典型文献
基于跨域关系学习的视频分割算法研究
文献摘要：
视频自动分割算法在整个视频中切分目标对象,由于深度卷积神经网络(DCNN)的快速发展,视频分割算法近期取得了良好的进展.但如何同时捕获多个域(时域、空域、通道域)的域内及域间关系,仍然是视频分割算法的重要问题.通过对已有研究成果进行分析,提出一种新的跨域关系学习方法.依据自注意力机制,通过同时利用时域、空域和通道域上下文知识来增强特征表示的判别能力.该原理经过数学的理论论证和实验仿真分析,分别在Shining3D牙科、DAVIS16和DAVIS17的数据集上验证了该方法的有效性.实验结果表明:注意力是视频分割的有效机制,并且可以在空域、时域和频道域中同时使用.与其他最新的视频分割方法相比,该方法在分割性能上具有显著竞争力.
文献关键词：
视频分割;卷积神经网络;计算机视觉;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
龚猷龙
作者机构：
重庆广播电视大学电子信息工程学院,重庆 401520
文献出处：
引用格式：
[1]龚猷龙-.基于跨域关系学习的视频分割算法研究)[J].火力与指挥控制,2022(09):104-111,119
A类：
Shining3D,DAVIS16,DAVIS17
B类：
跨域,关系学习,视频分割,分割算法,算法研究,自动分割,中切,切分,深度卷积神经网络,DCNN,空域,通道域,自注意力机制,上下文,特征表示,实验仿真分析,牙科,有效机制,频道,分割方法,计算机视觉
AB值：
0.29018
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