学术论文 | RGB-D多模态融合与深度特征增强的固废检测网络
学术论文 | RGB-D多模态融合与深度特征增强的固废检测网络
摘要: 针对建筑固废在线识别中因相似特征导致的RGB识别准确率不高的问题,搭建双相机采集实验台,同步采集彩色图像和深度图像,提出一种基于彩色图像和深度图像的多模态融合与深度特征增强网络(DFENet).DFENet能够有效融合固废的彩色图像特征和深度图像特征。通过设计深度特征加强融合模块PFPD平衡并加强深度特征,显著提升了网络的识别精度。实验结果表明:与RGB+FPN(特征金字塔网络)方式相比,