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一种层次级联融合的视频目标分割方法
文献摘要：
文章主要研究半监督视频目标分割任务,输入一个完整视频及首帧的像素级标注(掩膜),使用端到端的深度神经网络模型来预测后续帧的掩膜.该模型使用残差卷积网络进行深度特征提取,通过层次级联模块实现各层次不同分辨率特征的交互融合,以此捕捉不同尺寸的目标,并通过尺度融合模块处理视频帧的细节和语义信息,生成像素级分类标注.在主流视频数据集上的实验结果表明,该模型具有优秀的预测分割能力和令人满意的运行速度,其各项测试指标均达到该领域的先进水平.
文献关键词：
视频处理;视频目标分割;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李家盛
作者机构：
杭州电子科技大学计算机学院,浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]李家盛-.一种层次级联融合的视频目标分割方法)[J].电脑与信息技术,2022(01):21-23,27
A类：
B类：
层次级联,视频目标分割,分割方法,半监督,像素级标注,掩膜,端到端,深度神经网络模型,模型使用,残差卷积,卷积网络,深度特征提取,级联模块,各层次,交互融合,不同尺寸,块处理,视频帧,语义信息,视频数据,令人满意,运行速度,测试指标,视频处理
AB值：
0.417311
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