一种视频显著性检测任务中图片预处理的方法

摘要

本发明涉及一种视频显著性检测任务中图片预处理的方法，更具体的说，涉及到判别视频任务所读取图片和任务的相关性，作为判别依据在视频帧输入深度学习模型之前进行筛选，属于计算机视觉领域。针对现有视频显著性识别技术中没有有效识别模型读取帧且无法适用于多场景视频的问题，本方法通过在图片读取中进行冗余图片检测、场景切换识别的方法，实现了模型自适应读取图片的功能，提高了模型准确率。将该方法进行封装，封装后的模块可以加入任意处理视频任务的深度学习模型中，提升模型应对各种视频场景的鲁棒性。并且待测图片集中在输入模型之前剔除与任务不相关的图片，使得深度学习模型更容易拟合。