[发明专利]基于预测进行特征传播的视频语义分割方法及装置在审
| 申请号： | 201910120021.X | 申请日： | 2019-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN109919044A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 鲁继文;周杰;朱文成;饶永铭 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于预测进行特征传播的视频语义分割方法及装置，其中，该方法包括：根据浅层的神经网络预测视频帧的语义差异，获取视频帧中的多个关键帧和多个非关键帧；根据图片语义分割网络获取多个关键帧的高阶语义特征，根据高阶语义特征的时序性信息，预测多个非关键帧的高阶语义特征；对多个关键帧的高阶语义特征和多个非关键的高阶语义特征进行分类，并采样到预设大小，生成视频语义分割结果。该方法不需要对高阶和低阶特征做出假设，通过预测和微调得到视频语义分割，能够在保证视频分割准确度的前提下，降低算法的时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 高阶 语义特征 视频语义 关键帧 预测 非关键帧 视频帧 分割 神经网络预测 时间复杂度 时序性信息 低阶特征 分割结果 视频分割 网络获取 语义差异 语义分割 准确度 采样 浅层 预设 传播 算法 微调 分类 保证 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于预测进行特征传播的视频语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：根据浅层的神经网络预测视频帧的语义差异，获取所述视频帧中的多个关键帧和多个非关键帧；根据图片语义分割网络获取所述多个关键帧的高阶语义特征，根据高阶语义特征的时序性信息，预测所述多个非关键帧的高阶语义特征；对所述多个关键帧的高阶语义特征和所述多个非关键的高阶语义特征进行分类，并采样到预设大小，生成视频语义分割结果。
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