文件名称：基于深度学习的视频语义分割综述
文件大小：1.12MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 06:14:54
语义分割 视频语义分割 关键帧 数据集 Cityscapes
目前对视频语义分割的研究主要分为两方面，一是如何利用视频帧之间的时序信息提高图像分割的精度；二是如何利用视频帧之间的相似性确定关键帧，减少计算量，提升模型的运行速度.在提升分割精度方面一般设计新的模块，将新模块与现有的CNNs结合；在减少计算量方面，利用帧序列的低层特征相关性选择关键帧，同时减少操作时间.本文首先介绍视频语义分割的发展背景与操作数据集Cityscapes、CamVid；其次，介绍现有的视频语义分割方法；最后总结当前视频语义分割的发展情况，并对未来的发展给出一些展望和建议.