一种综合精度与速度的强化学习视频对象分割方法

摘要

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种综合精度与速度的强化学习视频对象分割方法。该方法首先基于加权多尺度网络和时序信息的引入构建高精度视频对象分割网络；同时采用混合深度可分离卷积替换原始卷积的网络结构优化的方式轻量化网络模型构建高速视频对象分割网络；之后建立综合精度和速度的强化学习视频对象分割网络，在高精度视频对象分割网络和高速视频对象分割网络之间为视频的每一帧选择最佳分割网络，从而在保持准确率和速度平衡的同时，减少冗余计算，进一步提高分割速度。本发明提高了视频对象分割的性能，适用性好，在保持较高的视频分割准确率的同时有效地提高了分割速度。