【摘 要】
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计算机视觉是使用计算设备尝试对生物视觉领域内的各种任务的模拟。而使用计算机技术代替人力以挖掘图像、视频中的有价值信息则是实现更加复杂任务的基础。前景分割任务作为计算机视觉的重要任务之一,在智能视频监控中发挥着重要作用。传统的无监督背景差分法面临如何准确地在线更新背景统计模型的问题。同时,基于深度学习的监督方法依赖于大规模的带精确标注训练数据,这限制了其跨场景的性能。本工作为了解决上述问题,研究动态
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计算机视觉是使用计算设备尝试对生物视觉领域内的各种任务的模拟。而使用计算机技术代替人力以挖掘图像、视频中的有价值信息则是实现更加复杂任务的基础。前景分割任务作为计算机视觉的重要任务之一,在智能视频监控中发挥着重要作用。传统的无监督背景差分法面临如何准确地在线更新背景统计模型的问题。同时,基于深度学习的监督方法依赖于大规模的带精确标注训练数据,这限制了其跨场景的性能。本工作为了解决上述问题,研究动态场景下的跨场景前景分割,提出了基于监督与非监督模型通信的跨场景前景分割算法,完成了如下工作:1.提出了一种基于三阶段的跨场景前景分割框架,该框架使用经跨场景训练的深度前景分割模型作为分割指导(STAM在Change Detection 2014数据集上使用5%随机数据进行训练),帮助无监督的统计模型(CPB模型)完成背景模型的在线更新,并实现由粗到细的前景分割。在Wall Flower与LIMU数据集上进行的跨场景实验结果表明,本文提出的方法优于参与比较的其它监督以及非监督方法。2.考虑到语义分割模型在应对噪声与阴影等传统前景分割方法困难场景时拥有天然的优势,我们进一步引入了语义分割模型PSPNet和Deep Lab V3+(在ADE20K训练集训练)作为分割指导。进一步提高了所提出模型的性能。并补充了在Change Detection 2014,Wall Flower与LIMU数据集上进行的跨场景实验。此外,我们探讨了所提出的方法相对于CPB模型在训练集数量或质量变化时性能的稳定性。实验结果表明,所提出的方法比依赖于特定场景训练的深度模型更具灵活性。与无监督模型相比,它减少了训练样本的数量,并且无需人工干预即可选择训练数据集,性能优于参与比较的其它监督以及非监督方法。
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