[发明专利]一种运动物体实例分割方法

摘要

本发明公开了一种运动物体实例分割方法，包括S1:将视频帧的图像序列通过Flownet2网络方法获得光流估计图像序列以及Mask‑RCNN方法获得实例分割图像序列，共同作为网络的输入，将视频帧的图像序列、光流估计图像序列结果以及实例分割图像序列合并送入U2‑Onet网络中获得运动分割结果，本发明立足于分割出场景中所有运动物体实例，无论物体大或小、连续的两帧中移动物体数量多或少等，不仅可以分割出场景中属于特定预定义语义类别的物体，还可以分割出训练数据中未标注的新的移动物体，还可以高效地实现运动物体实例分割，设计的ORSU模块使得U2‑Onet网络可以将大多数操作应用于下采样的特征图中，提取级内多尺度特征，而不会降低特征图的分辨率，同时极大降低了空间冗余。