一种基于卷积神经网络的视频实例分割方法及设备

摘要

本申请的目的是提供一种基于卷积神经网络的视频实例分割方法及设备，本申请通过获取视频序列并确定待检测目标对象；通过跟踪器对视频序列进行目标对象的跟踪，得到视频序列中的目标对象的跟踪结果；判断跟踪结果是否大于跟踪阈值，若是，则将跟踪结果确定为目标对象的分类结果，若否，则对视频序列重新进行分类检测，以得到目标对象的重分类结果，通过对视频序列中的目标对象进行跟踪得到跟踪结果，并对跟踪结果进行分类结果准确度判定，若不符合准确度要求则对视频序列重新进行分类检测，以得到更为精确的视频序列的目标对象的分类结果，实现了对整个视频序列的目标对象的分类，提高了视频实例分割处理的性能和视频分割的准确度。