基于深度学习的视频语义分割综述

摘要

cqvip:目前对视频语义分割的研究主要分为两方面,一是如何利用视频帧之间的时序信息提高图像分割的精度;二是如何利用视频帧之间的相似性确定关键帧,减少计算量,提升模型的运行速度.在提升分割精度方面一般设计新的模块,将新模块与现有的CNNs结合;在减少计算量方面,利用帧序列的低层特征相关性选择关键帧,同时减少操作时间.本文首先介绍视频语义分割的发展背景与操作数据集Cityscapes、CamVid;其次,介绍现有的视频语义分割方法;最后总结当前视频语义分割的发展情况,并对未来的发展给出一些展望和建议.