基于孪生网络的快速视频目标分割

• 作者: 付利华 卢中山 孙晓威 杨寒雪 王丹 赵宇
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视频目标分割 计算机视觉 深度学习 孪生网络 特征空间
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 625-630
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.001

摘要

视频目标分割是计算机视觉领域中的一个研究热点,传统基于深度学习的视频目标分割方法在线微调深度网络,导致分割耗时长,难以满足实时的需求.本文提出一种快速的视频目标分割方法.首先,参数共享的孪生编码器子网将参考流和目标流映射到相同的特征空间,使得相同的目标具有相似的特征.然后,全局特征提取子网在特征空间中匹配给定目标相似的特征,定位目标对象.最后,解码器子网将目标特征还原,并通过连接目标流的低阶特征,提供边缘信息,最终输出目标的分割掩码.在公开基准数据集上的实验表明,本文方法的分割速度有大幅度提升,同时具有较好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵宇	北京工业大学信息学部	10	6	2.0	2.0
2	王丹	北京工业大学信息学部	51	234	8.0	12.0
3	付利华	北京工业大学信息学部	19	69	6.0	7.0
4	孙晓威	北京工业大学信息学部	4	1	1.0	1.0
5	卢中山	北京工业大学信息学部	2	0	0.0	0.0
6	杨寒雪	北京工业大学信息学部	1	0	0.0	0.0