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摘 要:本发明公开了一种基于时空卷积循环神经网络与空洞卷积的视频目标分割方法,包括步骤一、建立编码器‑解码器网络结构,编码器的最顶层利用多个空洞率不同的卷积核,从多个尺寸对目标进行捕捉,以获得更精确的外观信息。在解码器阶段,每一个卷积循环神经网络单元将接收不同尺寸的特征图,并将上一帧该目标的分割结果、上一个卷积循环神经网络单元得到的特征图作为输入;步骤二、利用数据集对编码器‑解码器网络结构进行训练;步骤三、将待分割视频输入训练好的编码器‑解码器网络结构输出分割结果。本发明具有可靠的时空相关性,能提高目标分割准确性和分割速度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010268501.3 | 专利名称: | 基于时空卷积循环神经网络与空洞卷积的视频目标分割方法 |
申请日: | 2020-04-08 | 申请/专利权人 | 常熟理工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省苏州市常熟市南三环路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 网络 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |