公开(公告)号：CN114863348B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202210658263.6

申请日：2022-06-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  封星宇 ,  赵逸群 ,  刘睿娇 ,  陈彦桥 ,  焦李成 ,  尚荣华 ,  马文萍

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督的视频目标分割方法，主要解决现有技术分割精度较低、目标遮挡和追踪漂移影响较大的问题。方案包括：1)从视频目标分割数据集中获取视频序列并进行预处理，划分得到训练、验证及测试样本集；2)构建并训练图像重建神经网络模型，采用基于多像素尺度图像重建任务的自监督学习法进行目标特征提取；3)构建并训练侧输出边缘检测网络模型；4)构建并训练基于自监督的边缘修正网络模型；5)对训练后的三种模型进行组合，得到视频目标分割模型；6)将测试集输入视频目标分割模型得到目标分割结果。本发明能够有效提升视频目标分割的泛化性和精确度，可用于自动驾驶、智能监控、无人机智能跟踪等领域。

公开(公告)号：CN114863348A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210658263.6

申请日：2022-06-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  封星宇 ,  赵逸群 ,  刘睿娇 ,  陈彦桥 ,  焦李成 ,  尚荣华 ,  马文萍

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督的视频目标分割方法，主要解决现有技术分割精度较低、目标遮挡和追踪漂移影响较大的问题。方案包括：1)从视频目标分割数据集中获取视频序列并进行预处理，划分得到训练、验证及测试样本集；2)构建并训练图像重建神经网络模型，采用基于多像素尺度图像重建任务的自监督学习法进行目标特征提取；3)构建并训练侧输出边缘检测网络模型；4)构建并训练基于自监督的边缘修正网络模型；5)对训练后的三种模型进行组合，得到视频目标分割模型；6)将测试集输入视频目标分割模型得到目标分割结果。本发明能够有效提升视频目标分割的泛化性和精确度，可用于自动驾驶、智能监控、无人机智能跟踪等领域。