ForegroundNet:一种基于语义与动态特征的前景检测算法

来源 :图学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：fresco_xp

【摘要】

：

针对以往的前景检测方法对场景信息依赖较多的问题,提出了一种实时的无需迭代更新背景模型的前景检测深度学习模型ForegroundNet。ForegroundNet首先通过骨干网络从当前图像和辅助图像中提取语义特征,辅助图像为相邻的图像帧或者是自动生成的视频背景图像;然后将提取得到的特征输入到包含短连接的反卷积网络中,使得最终特征图在与输入图像具有相同的大小,并且包含不同尺度的语义及动态特征;最后使用

【作者】

：

赖少川王佳欣马翠霞

【机构】

：

中国石化销售股份有限公司华南分公司,中国科学院软件研究所,中国科学院大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

图学学报

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

前景检测深度学习计算机视觉卷积神经网络运动分割 foreground detectiondeep learningcomputer visionconv

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61872346),国家重点研发计划项目(2018YFC0809303)

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