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基于RGB-D特征融合的语义分割方法研究
一、引言
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，语义分割作为图像处理领域的重要分支，正逐渐成为研究的热点。语义分割旨在将图像中的每个像素划分到对应的语义类别中，以实现图像内容的理解与解释。近年来，基于RGB-D特征融合的语义分割方法逐渐受到关注，其利用RGB图像的视觉信息和深度信息的融合，提高分割的准确性和鲁棒性。本文针对基于RGB-D特征融合的语义分割方法进行研究，提出了一种新的算法，并在相关数据集上进行了实验验证。
二、RGB-D特征概述
RGB图像通过捕获物体的颜色信息，可以有效地表示场景中的颜色和纹理等特征。然而，仅仅依赖RGB信息在某些场景
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