申请/专利权人：浙江树人学院

申请日：2023-07-31

公开（公告）日：2023-10-10

公开（公告）号：CN116863384A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/82;G06V10/762;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.10.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于CNN‑Transfomer的自监督视频分割方法和系统，属于视频分割技术领域，方法包括：获取待分割视频数据；提取待分割视频数据的图像帧；通过CNN‑Transfomer神经网络，提取各个图像帧的精细图像特征；根据各个图像帧的精细图像特征，提取关键帧，并将关键帧作为视频分割的参考帧；通过K‑means聚类算法，自监督式地获取参考帧的参考分割掩膜；根据参考帧与待分割的目标帧的精细图像特征，计算参考帧与目标帧之间的相似度矩阵；根据相似度矩阵，对参考帧的参考分割掩膜进行传递，计算出目标帧的目标分割掩膜；通过目标分割掩膜对目标帧进行分割；将当前目标帧作为参考帧，选取下一个目标帧，重复S106至S108，直至完成整个待分割视频的分割。

主权项：1.一种基于CNN-Transfomer的自监督视频分割方法，其特征在于，包括：S101：获取待分割视频数据；S102：提取所述待分割视频数据的图像帧；S103：通过CNN-Transfomer神经网络，提取各个图像帧的精细图像特征；S104：根据各个图像帧的精细图像特征，提取关键帧，并将所述关键帧作为视频分割的参考帧；S105：通过K-means聚类算法，自监督式地获取所述参考帧的参考分割掩膜；S106：根据参考帧与待分割的目标帧的精细图像特征，计算参考帧与目标帧之间的相似度矩阵；S107：根据所述相似度矩阵，对所述参考帧的参考分割掩膜进行传递，计算出目标帧的目标分割掩膜；S108：通过所述目标分割掩膜对目标帧进行分割；S109：将当前目标帧作为参考帧，选取下一个目标帧，重复S106至S108，直至完成整个所述待分割视频的分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江树人学院 一种基于CNN-Transfomer的自监督视频分割方法和系统

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