[发明专利]利用深度学习将图片分离成前景和背景的设备和方法在审
| 申请号： | 201880097060.6 | 申请日： | 2018-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN112639830A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 泰·维·黄;马库斯·布伦纳;王洪斌;唐健 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及将图片，特别是监控视频的图片，分离成前景和背景的领域。提供了一种采用卷积神经网络(Convolut ional Neural Network，CNN)，即基于深度学习的设备和方法。所述CNN用于接收所述图片和背景模型图像作为输入。所述CNN用于基于所述输入生成不同分辨率的特征图，其中，所述特征图的分辨率递减。基于所述特征图，所述CNN用于生成不同分辨率的激活图，其中，所述激活图的分辨率递增。此外，所述CNN用于输出分辨率与所述图片相同的1通道概率图，其中，所述输出的1通道概率图的每个像素对应所述图片的一个像素并指示所述图片的所述对应像素与前景对象或背景对象相关联的概率。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 深度 学习 图片 分离 前景 背景 设备 方法 | ||
【主权项】：
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