公开(公告)号：CN111968123B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202010885756.4

申请日：2020-08-28

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 滕竹 ,  王晶粳 ,  张宝鹏 ,  李浥东

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种半监督视频目标分割方法，包括：S1对视频图像进行预处理，得到当前帧的图像和第一帧的图像，并给定第一帧的分割图；S2构建半监督视频目标分割网络模型，半监督视频目标分割网络模型包括短时网络模块、长时网络模块、注意力门网络模块和上采样模块；S3将前一帧的图像，前一帧的分割结果图和当前帧的图像输入短时网络模块，得到当前帧的粗糙分割图和相对变化信息；将当前帧的图像、第一帧的图像、第一帧的分割图以及当前帧的粗糙分割图输入至长时网络模块，得到绝对变化信息；将相对变化信息以及绝对变化信息输入至注意力门网络，得到分割结果，最后通过上采样模块得到分割结果图。本方法可以提高分割性能和分割的速度。

公开(公告)号：CN111968123A

公开(公告)日：2020-11-20

申请号：CN202010885756.4

申请日：2020-08-28

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 滕竹 ,  王晶粳 ,  张宝鹏 ,  李浥东

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种半监督视频目标分割方法，包括：S1对视频图像进行预处理，得到当前帧的图像和第一帧的图像，并给定第一帧的分割图；S2构建半监督视频目标分割网络模型，半监督视频目标分割网络模型包括短时网络模块、长时网络模块、注意力门网络模块和上采样模块；S3将前一帧的图像，前一帧的分割结果图和当前帧的图像输入短时网络模块，得到当前帧的粗糙分割图和相对变化信息；将当前帧的图像、第一帧的图像、第一帧的分割图以及当前帧的粗糙分割图输入至长时网络模块，得到绝对变化信息；将相对变化信息以及绝对变化信息输入至注意力门网络，得到分割结果，最后通过上采样模块得到分割结果图。本方法可以提高分割性能和分割的速度。