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基于多特征LightGBM的RGB-D场景分割方法研究.docx下载
weixin_39820535
2023-01-23 16:00:14
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基于多
特征
LightGBM
的
RGB
-D
场景
分割
方法
研究
.pdf
。。。
基于卷积神经网络的交通
场景
语义
分割
方法
研究
为提高交通
场景
的语义
分割
精度,提出一种基于
RGB
-D 图像和卷积神经网络的
分割
方法
。首先,基于半全局立体匹配算法获取视差图D,并将其与
RGB
图像融合成四通道
RGB
-D图像,以建立样本库;其次,对于2种不同结构的卷积神经网络,分别采用2种不同的学习率调整策略对网络进行训练;最后,对训练得到的网络进行测试及对比分析。实验结果表明,基于
RGB
-D图像的交通
场景
语义
分割
算法得到的
分割
精度高于基于
RGB
图像的
分割
算法。
RDFNet:用于室内语义
分割
的
RGB
-D多级残差
特征
融合——18.08.02
论文信息:《RDFNet:
RGB
-D Multi-level Residual Feature Fusion for Indoor Semantic Segmentation》——2017年 这篇论文关注于使用
RGB
-D数据,是对
RGB
-D的数据进行语义
分割
的。在使用
RGB
-D数据的多级室内语义
分割
中,已经表明将深度
特征
结合到
RGB
特征
中有助于提高
分割
精度。然而,先前的
研究
尚未...
常用z反变换公式表_经典论文研读:通过反卷积网络学习
RGB
-D语义
分割
的一般
特征
和具体
特征
...
Learning Common and Specific Features for
RGB
-D Semantic Segmentation with Deconvolutional Networks(2016ECCV, citation:40)本文是一篇经典的
RGB
-D语义
分割
论文,详细分析了
RGB
与Depth的特点,同时从多模态的角度来考虑如何使用这两种模态。前言本文针对
RGB
-D室内语义
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(天池)零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测总结笔记(四)
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了baseline所用的
lightgbm
算法,其实
lightgbm
就是在xgboost之上的改进。 对于xgboost部分可以参考我的xgboost手推篇 对于两种算法的对比 (1)XGBoost的缺点 在
LightGBM
提出之前,最有名的GBDT工具就是XGBoost了,它是基于预排序
方法
的决策树算法。这种构建决策树的算法基本思想是:首先,对所有
特征
都按照
特征
的数值进行预排序。其次,在遍历
分割
点的时候用 的代价找到一个
特征
上的最好
分割
点。最后,在找到一个
特征
的最好
分割
点后,将数据分裂成左右子节点
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