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用于在视频中进行密集语义分割的深度学习

摘要

本文涉及用于在视频中进行具有自动交互性和改进的时间相干性的密集语义分割的深度学习。讨论了与将视频帧自动分割为每像素密集感兴趣对象和背景区域有关的技术。这样的技术包括将分割卷积神经网络(CNN)应用于CNN输入,该CNN输入包括当前视频帧、先前视频帧、感兴趣对象指示符帧、运动帧、和多个特征帧,每个特征帧包括从应用于当前视频帧的对象分类卷积神经网络的各特征层压缩的特征,以生成候选分割;并且选择候选分割中的一者来作为当前视频帧的最终分割。

著录项

  • 公开/公告号CN112561920A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 英特尔公司;

    申请/专利号CN202010571592.8

  • 发明设计人 安东尼·罗德斯;马南·戈尔;

    申请日2020-06-22

  • 分类号G06T7/11(20170101);G06T7/12(20170101);G06T7/136(20170101);G06T7/194(20170101);G06T7/215(20170101);G06K9/00(20060101);G06K9/32(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11258 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人王小衡

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2023-06-19 10:24:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/11 专利申请号:2020105715928 申请日:20200622

    实质审查的生效

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