内容提供者
基于前景感知视觉注意的半监督视频目标分割.pptx
2024-10-03
20金币
4.5MB
29页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共29页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于前景感知视觉注意的半监督视频目标分割.pptx
,目录PartOnePartTwo前景感知模块视觉注意机制模型结构与工作原理模型优势与特点PartThree半监督学习基本概念半监督学习在视频目标分割中的重要性基于前景感知视觉注意的半监督学习方法方法优势与特点PartFour实验数据集与实验环境实验过程与参数设置实验结果展示结果分析PartFive与监督学习方法比较与无监督学习方法比较与其他半监督学习方法比较优缺点分析PartSix在视频监控中的应用前景在自动驾驶中的应用前景在人机交互中的应用前景未来研究方向与挑战THANKS
2024-10-03
20
4.5MB
基于深度学习的半监督视频目标分割技术研究.docx
基于深度学习的半监督视频目标分割技术研究基于深度学习的半监督视频目标分割技术研究摘要：随着计算机视觉和深度学习技术的迅速发展，视频目标分割已经成为许多视觉任务中的重要问题。然而，由于视频中的目标通常存在于复杂的背景和多个帧中，传统的视频目标分割方法往往面临着难以处理这些挑战的困难。为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习的半监督视频目标分割技术，通过利用大量未标记的视频数据，结合少量标记的数据，实现准确的目标分割效果。关键词：深度学习、半监督学习、视频目标分割引言视频目标分割是计算机视觉领域中的重要问
2024-10-27
5
10KB
基于双目视觉的无监督深度感知及语义分割.docx
基于双目视觉的无监督深度感知及语义分割AbstractDepthperceptionandsemanticsegmentationaretwofundamentaltasksincomputervision.However,mostexistingmethodsfordepthperceptionandsemanticsegmentationrelyonsupervisedlearningandrequirelargeamountsoflabeleddata.Inthispaper,weproposean
2024-10-20
5
11KB
一种基于Transformer的半监督视频目标分割方法.pdf
本发明公开了一种基于Transformer的半监督视频目标分割方法,其实现方案为:1)获取数据集与分割标签;2)数据扩充与处理;3)构建分割模型;4)构建损失函数;5)训练分割模型;6)视频目标分割。本发明通过设计时空整合模块压缩时空信息,引入多尺度层生成跨尺度输入特征,构建双分支交叉注意力模块以兼顾目标信息的多个特征。本发明的方法能够在减少计算成本的同时,有效提高对小尺度目标和相似目标的分割精度。
2023-06-07
10
1.1MB
一种基于半监督视频目标分割的跳绳计数方法.pdf
本发明公开了一种基于半监督视频目标分割的跳绳计数方法,包括以下步骤:步骤1、获取跳绳运动的原始视频数据并提取出每一帧图像数据;步骤2、基于半监督视频目标分割方法,从步骤1得到的每一帧图像数据中分割出单人或多人跳绳人物图像;步骤3、从每个跳绳人物图像中确定人物手部与绳子的相对位置,基于相对位置关系得到每个跳绳人物的跳绳计数。本发明具有数据处理量小、数据处理过程简便的优点,不仅可以对单人跳绳进行计数,而且可以对多人跳绳进行实时计数,具有很高的应用价值。
2023-05-11
10
646KB