【摘 要】
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半监督视频目标分割是计算机视觉领域中的一个研究热点.传统半监督视频目标分割方法的网络模型缺乏对相似目标的判别力,且传统的掩码传播方式对模型的指导能力较弱.本文提出一种基于前景感知视觉注意的半监督视频目标分割方法.三流孪生编码器将输入图像映射到同一特征空间,使得相同目标具有相似的特征.基于前景感知的视觉注意将编码器输出的特征进行相似度匹配,并利用分割掩码突显前景特征,形成前景感知视觉注意,以此关注给定的分割目标,提升模型对待分割目标的判别力.基于残差细化的解码器采用残差学习的思想,融合当前帧图像的低阶特征,
【机 构】
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北京工业大学信息学部,北京100124;北京工业大学信息学部,北京100124;北京航空航天大学计算机学院,北京100191
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半监督视频目标分割是计算机视觉领域中的一个研究热点.传统半监督视频目标分割方法的网络模型缺乏对相似目标的判别力,且传统的掩码传播方式对模型的指导能力较弱.本文提出一种基于前景感知视觉注意的半监督视频目标分割方法.三流孪生编码器将输入图像映射到同一特征空间,使得相同目标具有相似的特征.基于前景感知的视觉注意将编码器输出的特征进行相似度匹配,并利用分割掩码突显前景特征,形成前景感知视觉注意,以此关注给定的分割目标,提升模型对待分割目标的判别力.基于残差细化的解码器采用残差学习的思想,融合当前帧图像的低阶特征,逐步改善分割细节.在公开基准数据集上的实验结果表明,本文方法可以较好地解决相似目标容易产生混淆等问题,并能较为准确地跟踪给定的分割目标.
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