时空图卷积网络与注意机制的视频目标分割

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:woxiaosong
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目的从大量数据中学习时空目标模型对于半监督视频目标分割任务至关重要,现有方法主要依赖第1帧的参考掩膜(通过光流或先前的掩膜进行辅助)估计目标分割掩膜。但由于这些模型在对空间和时域建模方面的局限性,在快速的外观变化或遮挡下很容易失效。因此,提出一种时空部件图卷积网络模型生成鲁棒的时空目标特征。方法首先,使用孪生编码模型,该模型包括两个分支:一个分支输入历史帧和掩膜捕获序列的动态特征,另一个分支输入当前帧图像和前一帧的分割掩膜。其次,构建时空部件图,使用图卷积网络学习时空特征,增强目标的外观和运动模型,
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5月27日下午,湖北省无线电监测中心(简称“省无线电中心”)组织省监测站、孝感市管理处监测人员,联合武汉市无线电监测中心、武汉市铁塔公司和公安部门,一举取缔了1套架设在武汉市黄陂区某山顶铁塔上的大功率“黑广播”。该“黑广播”覆盖范围可达100多公里,武汉、孝感、荆门以及江汉平原等地区均受其影响。
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今年以来,工业和信息化部无线电管理局(国家无线电办公室)指导各省(自治区、直辖市)无线电管理机构依法履行无线电监管职能,扎实推进无线电管理行政执法工作,取得了积极成效,各地无线电管理机构依法查处多起违法案件。值此全国无线电管理宣传月之际,本文向广大读者展示2021年上半年无线电管理行政执法典型案例,希望广大无线电用户及社会公众遵守无线电法律法规,共同维护良好的空中电波秩序。
目的现有的足迹研究主要针对赤足和穿袜足迹,取得了较高的识别精度,但需要进行脱鞋配合;而单枚穿鞋足迹由于受到鞋底花纹的影响,识别精度低,主要用于检索。由于穿鞋足迹序列不仅包含人足的结构特征还包含人行走的运动特征,将其用于人身识别会比基于单枚穿鞋足迹的识别精度高。基于此,本文对基于穿鞋足迹序列的身份识别方法进行了研究,提出了穿鞋足迹序列的足迹能量图组表达与识别算法。方法构建反映人足结构和走路行为特性的
4月15日,北京市监察委员会主任陈雍就开展反腐败国际追逃追赃工作情况向十五届北京市人大常委会第三十次会议作了专项工作报告。这是全国首个省级监委向本级人大常委会报告专项工作。  专项工作报告介绍,2015年以来,北京市从16个国家和地区共追回外逃人员189人,包括党员和国家工作人员102人,7名“百名红通人员”已有5人归案,涉嫌职务犯罪的12名“红通人员”已有9人归案,追回赃款1.4亿元;其中,北京
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