公开(公告)号：CN117876931A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410049013.1

申请日：2024-01-12

申请人： 长沙理工大学

发明人： 潘祖望 ,  桂彦

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06T7/11

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。

公开(公告)号：CN118097507A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410262004.0

申请日：2024-03-07

申请人： 长沙理工大学

发明人： 潘祖望 ,  桂彦

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种掩码矫正的半监督视频目标分割方法及系统。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。本发明通过设计细节感知解码器模块，通过捕捉特征空间结构间的依赖关系，自适应选择需要关注的空间信息，并关注特征的目标通道增强特征的细节信息，并且去除特征中与目标不相关的信息，其次，设计掩码矫正模块，根据粗略预测结果估计掩码的不确定区域，利用局部细节特征对目标边界及其他不确定区域进行矫正，能够有效地提升模型分割精度，解决具有挑战的分割误差累积问题。