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摘要:
由于图像采集设备的限制和采集条件不佳等原因,在现实中很难获得高质量的图像,尤其是视频图像.现有的实例分割算法在低分辨率(low resolution,LR)视频中达不到理想效果.另一方面,现有复杂的实例分割模型很难直接应用于移动设备上.该文基于MobileNet建立了一种高效的轻量化实例分割模型.同时,针对低分辨率视频,提出一种改进的超分辨算法(SCN)作为预处理,并建立一种基于运动矢量预测帧间掩码的后处理算法.通过对比实验说明,该算法应用于低分辨率实时场景时中精度高,内存小,且易于移植到嵌入式平台中.
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文献信息
篇名 一种低分辨率视频实例分割算法的研究
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 模型压缩 MobileNet 运动矢量 超分辨重建 实例分割
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 计算机工程与应用
研究方向 页码范围 63-75
页数 13页 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI 10.12178/1001-0548.2020075
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运动矢量
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电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
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