【泡泡一分钟】基于密集RGB-D场景流的运动物体分割

每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章标题：Motion-based Object Segmentation based on Dense RGB-D Scene Flow作者：Lin Shao , Parth Shah , Vikranth Dwaracherla , Jeannette Bohg来源：IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)，2018编译：王嫣然审核：陈世浪，颜青松欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权摘要        对于两幅连续的RGB-D图像，我们提出了一种估计密集三维运动场的模型。利用在机器人操作场景中，场景通常由一组刚性移动的物体组成这一事实。我们的模型对(i)将场景分割成未知但有限数量的对象，(ii)这些对象的运动轨迹和(iii)对象场景流进行联合估计。我们采用沙漏式深层神经网络结构。编码阶段，RGB和深度图像 ………………………………