语义对象分割的若干方法研究.doc
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语义对象分割的若干方法研究.doc
语义对象分割的若干方法研究语义对象分割的应用领域相当宽泛,包括视频编码、视频监控、图象和视频编辑、图象和视频检索、人机交互、图象理解以及对象识别等,这些应用系统性能的优劣在很大程度上取决于语义对象分割结果的好坏,因此语义对象分割具有非常重要的研究意义和应用价值。在经典的视频对象分割研究基础上,近几年来对于图象和视频中对象分割的研究已逐步聚焦在对显著对象的自动分割和基于视觉关注度的感兴趣语义对象的提取,并取得了不少成果,但仍有值得改善之处。本文的研究主要属于这一领域,对其中的方法或算法作了改进。此外,对运动
语义对象分割的若干方法研究.doc
语义对象分割的若干方法研究语义对象分割的应用领域相当宽泛,包括视频编码、视频监控、图象和视频编辑、图象和视频检索、人机交互、图象理解以及对象识别等,这些应用系统性能的优劣在很大程度上取决于语义对象分割结果的好坏,因此语义对象分割具有非常重要的研究意义和应用价值。在经典的视频对象分割研究基础上,近几年来对于图象和视频中对象分割的研究已逐步聚焦在对显著对象的自动分割和基于视觉关注度的感兴趣语义对象的提取,并取得了不少成果,但仍有值得改善之处。本文的研究主要属于这一领域,对其中的方法或算法作了改进。此外,对运动
语义分割方法和语义分割装置.pdf
本申请提供了一种语义分割方法和语义分割装置,有利于提高语义分割结果准确率。该方法包括:获取目标图像,该目标图像包括航拍得到的RGB图像和深度图像,该深度图像是根据该RGB图像确定的;将该目标图像输入至语义分割网络,通过该语义分割网络对该目标图像进行特征提取,获取该目标图像的深度信息和语义信息,该特征提取包括细节特征提取、边缘特征提取、深度特征提取以及上下文特征提取;通过该语义分割网络对该深度信息和该语义信息进行特征融合,得到该目标图像的语义分割图像。
一种语义标签引导的视频对象分割方法.pdf
本发明提供一种语义标签引导的视频对象分割方法,包括:根据对象所属的语义类别标签,依次利用对象包围盒检测器和对象轮廓检测器对输入视频的每一帧进行检测,得到该输入视频每一帧的候选对象包围盒集合和候选对象轮廓集合;建立包含候选对象包围盒集合与候选对象轮廓集合的联合分配模型,求出该输入视频中所述对象对应的初始分割序列,并对该初始分割序列进行处理,估算出所述对象的形状概率分布;结合该形状概率分布,依次利用图割算法对每一个包含所述对象的序列进行优化处理,得到所述对象对应的最优分割序列。本发明的技术方案,解决了现有视频
矿区语义分割模型构建方法、装置及矿区语义分割方法.pdf
本发明提供了矿区语义分割模型构建方法、装置及矿区语义分割方法,涉及矿区地物遥感分类领域,方法包括:获取原始矿区影像数据;对原始矿区影像数据进行预处理,得到原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据;对原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据进行分类体系构建,得到匹配的原始矿区地物分类标记数据;通过原始矿区多光谱数据、原始矿区数字高程模型数据和原始矿区地物分类标记数据对预设的原始HRNet模型进行训练和参数调优,得到基于HRNet的矿区语义分割模型。解决了现有基于语义分割方法的矿区分类精度低的问题。