申请/专利权人：长沙理工大学

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876931A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06T7/11

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种全局特征增强的半监督视频目标分割方法。其实现方案如下，首先获取视频序列数据集和分割标签，并对数据集视频序列进行数据扩充与处理，其次构建分割模型，并构建损失函数用以训练分割模型，最后利用训练好的分割模型进行视频目标分割。本发明通过设计全局上下文感知模块，引入两个全局存储单元对视频序列帧内及帧间像素的全局依赖关系进行建模。本发明的方法减少了计算量的同时，提高了特征匹配的鲁棒性并能在具有挑战性的场景下对视频序列中相似目标进行准确分割。

主权项：1.一种全局特征增强的半监督视频目标分割方法，其特征在于，所述方法由计算机执行，包括以下步骤：步骤S1，获取数据集与分割标签；步骤S2，数据扩充与处理；步骤S3，构建分割模型，该分割模型由记忆池、编码器、全局上下文感知模块GlobalContextAwareModule,GCAM、时空记忆读取模块以及解码器组成；步骤S4，构建损失函数；步骤S5，训练分割模型；步骤S6，视频目标分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长沙理工大学 一种全局特征增强的半监督视频目标分割方法及系统

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