一种低分辨率视频实例分割算法的研究
由于图像采集设备的限制和采集条件不佳等原因,在现实中很难获得高质量的图像,尤其是视频图像.现有的实例分割算法在低分辨率(low resolution,LR)视频中达不到理想效果.另一方面,现有复杂的实例分割模型很难直接应用于移动设备上.该文基于MobileNet建立了一种高效的轻量化实例分割模型.同时,针对低分辨率视频,提出一种改进的超分辨算法(SCN)作为预处理,并建立一种基于运动矢量预测帧间掩码的后处理算法.通过对比实验说明,该算法应用于低分辨率实时场景时中精度高,内存小,且易于移植到嵌入式平台中.
模型压缩、MobileNet、运动矢量、超分辨重建、实例分割
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TP183(自动化基础理论)
国家"十三五"技术基础科研项目JSZL2017203B023
2021-02-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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