

一种语义分割标注方法、装置及设备.pdf
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相关资料
一种语义分割标注方法、装置及设备.pdf
本说明书实施例提供一种语义分割标注方法、装置及设备。方法包括:在加载三维点云数据后,获取用户按需在其中点选的目标位置,对所述目标位置预设范围内的局部点云数据进行语义分割标注处理,得到局部渲染图。由此,可与用户进行交互式的语义分割标注,提高用户体验。
一种视频语义场景分割及标注方法.pdf
本发明所述的视频语义场景分割及标注方法,包括以下步骤:基于有标注场景图像集离线训练深度卷积神经网络构建场景分类器;计算视频序列中相邻视频帧之间的相似度并对视频帧按照相似度分组;自适应调节相似度阈值获得视频帧帧数分布均匀的视频帧分组;合并包含帧数过少的帧分组,分裂包含帧数过多的帧分组以对视频帧分组结果重新调整;为每个视频帧分组选择代表性视频帧;利用场景分类器识别视频帧分组的场景类别;对视频序列进行语义场景分割及标注。本发明为解决视频的检索和管理问题提供了有效手段,并提高用户观看视频的体验和乐趣。
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。
一种不规则物体语义分割快速标注方法.pdf
本发明公开了一种不规则物体语义分割快速标注方法,包括以下步骤:1)进行图像数据采集及预处理,获取图像的数据集;2)对所述数据集中的图像进行网格划分,将得到的多个小格进行标注;3)将标注转换为分割掩模并进行边缘优化,得到用于模型训练的数据集;4)选取分割模型结构进行模型训练。本发明不规则物体语义分割快速标注方法,相比像素级标注,在轻微降低精度的同时极大地节省了标注耗时;对比矩形框标注,能明显提升识别精度,进而可以极大地提升了标注效率,同时减少了背景信息对模型训练的干扰。
一种视频语义分割装置、训练方法以及视频语义分割方法.pdf
本申请实施例提供一种视频语义分割装置、训练方法以及视频语义分割方法,其中,所述视频语义分割方法包括:从待分割视频中获取与当前帧图像相邻的图像作为所述当前帧图像的参考图像;获取至少一帧参考图像中各参考图像的图像特征以及语义识别结果,其中,所述至少一帧参考图像是在视频序列中与当前帧图像相邻的前一帧或多帧图像;将所述各参考图像的图像特征、所述各参考图像的语义识别结果和所述当前帧图像输入视频语义分割模型,得到所述当前帧图像的语义分割结果。与相关技术既提升了语义分割的准确度又提升了语义分割的速度,并最终实现了实时的