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视频对象分割
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排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效性降序
时效性升序
相关度排序
相关度排序
被引量排序
时效性降序
时效性升序
一种无监督
视频
对象
分割
方法
本发明公开了一种无监督
视频
对象
分割
方法,涉及
视频
对象
分割
领域。所述方法包括如下步骤:获取
视频
帧及其对应的深度图像和光流图像;利用轻量化网络和权重独立的特征编码器分别提取三种模态的特征;利用深度图像质量启发加权模块加强深度...
张云佐
于璞泽
王双双
刘婷
井海明
甄嘉闻
杨月辉
视频
对象
分割
方法、装置及计算机设备
本申请提出了一种
视频
对象
分割
方法、装置及计算机设备,在获取第一
视频
帧以及其相邻的历史
视频
帧的历史掩膜图像后,按照第一
分割
方式,利用该历史掩膜图像和第一
视频
帧进行
对象
分割
处理,得到第一
视频
帧的第一掩膜图像之后,还会按照第二...
袁瑞峰
周梦涵
鲍海明
一种综合精度与速度的强化学习
视频
对象
分割
方法
本发明涉及计算机视觉领域,具体涉及一种综合精度与速度的强化学习
视频
对象
分割
方法。该方法首先基于加权多尺度网络和时序信息的引入构建高精度
视频
对象
分割
网络;同时采用混合深度可分离卷积替换原始卷积的网络结构优化的方式轻量化网络...
詹永照
骆文青
一种基于多样化交互的
视频
对象
分割
方法及系统
本发明公开了一种基于多样化交互的
视频
对象
分割
方法及系统,属于
视频
图像处理技术领域,构建用于交互式
视频
对象
分割
的网络
分割
模型,同时对训练集进行用户交互处理得到符合预期的
分割
图像;将
分割
好的单帧图像进行双向传播,在传播的过程...
田智强
柳嘉乐
郑军令
郑尧月
指向性
视频
对象
分割
方法、设备及计算机可读介质
本申请提供了一种指向性
视频
对象
分割
方法,包括基于短
视频
数据进行文本标注制作数据集;用所述数据集训练神经网络
分割
模型,所述神经网络
分割
模型包括时间编码器、空间编码器、解码器,在所述空间编码器和所述时间编码器的第s级后插入所...
朱胤舟
徐勇
基于大模型提示的
视频
对象
分割
数据集制作方法及系统
本发明公开了一种基于大模型提示的
视频
对象
分割
数据集制作方法及系统,主要针对目前大规模
视频
像素级掩码标注数据缺乏的现象,本发明的方法通过大模型以及位置编码等方式,对常见的提示信息(文本、图像、点、框等)进行编码,再构建基于...
肖俊
蒋焘
王朝
一种基于记忆信息传输的文本指代
视频
对象
分割
方法
一种基于记忆信息传输的文本指代
视频
对象
分割
方法适用于计算机视觉与自然语言处理的交叉领域。该方法将前一帧作为记忆信息,并将记忆信息应用到当前帧的
对象
推理中。为了传播内存信息,使用内存信息生成当前帧的伪掩码来指导当前帧的推理...
胡永利
刘子衿
王一菲
谭红臣
尹宝才
基于匹配方法的半监督
视频
对象
分割
研究
视频
对象
分割
是计算机视觉领域的一个重要研究方向,也是其它
视频
任务的基础。
视频
对象
分割
旨在将
视频
序列每一帧中感兴趣的
对象
从背景中准确
分割
出来;该任务为计算机理解
视频
中不同
对象
的运动、交互及应用提供了更加精细的视觉信息,在自...
王京新
关键词:
视频对象分割
特征提取
记忆网络
目标跟踪
基于特征交互和选择的自动
视频
对象
分割
算法研究
自动
视频
对象
分割
在没有人工干预的情况下
分割
视频
中的主要
对象
,是计算机视觉领域中的经典任务之一,广泛应用于工业制造、医疗保健、电商零售、无人驾驶等众多领域。近年来,随着深度学习技术的发展,自动
视频
对象
分割
取得了长足的进步。...
杨振
一种基于高阶能量约束的
视频
对象
分割
算法
本发明公开了一种基于高阶能量约束的
视频
对象
分割
算法,包括以下步骤:将
视频
帧序列进行超像素
分割
;根据超像素
分割
结果,使用高斯混合模型,对预先给定的已标记帧前/背景区域分别进行颜色特征的建模,获得
分割
数据项;根据
分割
数据项,...
陈亚当
征煜
金子龙
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祝世平
作品数:186
被引量:595
H指数:14
供职机构:北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
研究主题:压缩与解压缩 分形 块匹配 视频对象 运动矢量场
侯仰拴
作品数:26
被引量:6
H指数:2
供职机构:北京航空航天大学
研究主题:压缩与解压缩 分形 运动补偿预测 视频对象分割 搜索窗
王再阔
作品数:28
被引量:6
H指数:1
供职机构:北京航空航天大学
研究主题:压缩与解压缩 分形 搜索窗 运动补偿预测 视频对象分割
陈菊嫱
作品数:23
被引量:8
H指数:1
供职机构:北京航空航天大学
研究主题:压缩与解压缩 分形 运动补偿预测 搜索窗 像素
张兆扬
作品数:172
被引量:442
H指数:11
供职机构:上海大学
研究主题:MPEG-4 视频编码 H.264 H.264/AVC 视差估计
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