文件名称：frtm-vos:本文随附的代码学习视频对象分割的快速而鲁棒的目标模型
文件大小：99KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-04 04:37:38
Python
FRTM-VOS 该存储库包含视频对象分割方法FRTM的实现。 有关该方法的详细说明，请参见CVPR 2020论文“学习用于视频对象分割的快速而稳健的目标模型” CVF： Arxiv： 如果您发现该代码很有用，请使用以下示例进行引用： @InProceedings{Robinson_2020_CVPR, author = {Robinson, Andreas and Lawin, Felix Jaremo and Danelljan, Martin and Khan, Fahad Shahbaz and Felsberg, Michael}, title = {Learning Fast and Robust Target Models for Video Object Segmentation}, booktitle = {IEEE/CVF Conf
【文件预览】：
frtm-vos-master
----model()
--------training_model.py(5KB)
--------augmenter.py(19KB)
--------__init__.py(0B)
--------discriminator.py(8KB)
--------seg_network.py(6KB)
--------feature_extractor.py(3KB)
--------optimizer.py(4KB)
--------memory.py(3KB)
--------tracker.py(8KB)
----__init__.py(0B)
----LICENSE.txt(34KB)
----README.md(7KB)
----lib()
--------training.py(5KB)
--------training_datasets.py(10KB)
--------__init__.py(0B)
--------datasets.py(6KB)
--------davis.py(7KB)
--------ytvos_jjvalid.txt(3KB)
--------utils.py(2KB)
--------image.py(2KB)
--------tensorlist.py(7KB)
--------evaluation.py(3KB)
--------ytvos_jjtrain.txt(32KB)
--------_npp()
----weights()
--------download_weights.sh(469B)
--------gdrivedl(2KB)
----evaluate.py(6KB)
----evaluate_ytvos_valid_all_frames.py(4KB)
----ytvos_validation()
--------augmenter.py(21KB)
--------__init__.py(0B)
--------discriminator.py(14KB)
--------utils.py(2KB)
--------seg_network.py(4KB)
--------README.md(385B)
--------feature_extractor.py(3KB)
--------optimizer.py(8KB)
--------ytvos_dataset.py(4KB)
--------tensorlist.py(6KB)
--------memory.py(3KB)
--------tracker.py(7KB)
----train.py(6KB)