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摘要：本申请公开了一种基于对比学习的前景物体分割方法、装置、设备及存储介质，涉及视频处理技术领域，所述方法包括：通过目标分割网络生成当前视频帧的当前预测掩码；通过目标判别网络得到当前视频帧的全局特征向量；根据全局特征向量和初始特征向量，结合相似度阈值确定特征更新方式；根据特征更新方式和当前预测掩码对记忆特征进行更新，根据更新后的记忆特征对目标视频中后续的各视频帧进行目标物体分割，直至各视频帧的物体分割完成。通过上述方式，在统一的分割框架内判别前景物体的变化状态，捕捉前景物体在变化过程中的关键特征，动态地调节记忆网络中存储的记忆特征，从而提高了各种场景下对视频前景物体序列分割的精准性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于对比学习的前景物体分割方法，其特征在于，所述基于对比学习的前景物体分割方法，包括：通过目标分割网络根据当前视频帧对应的当前视频帧特征和记忆网络中存储的记忆特征，生成所述当前视频帧的当前预测掩码；通过目标判别网络根据所述当前视频帧对应的当前提取特征得到所述当前视频帧的全局特征向量；根据所述全局特征向量和初始特征向量进行相似度计算，并根据向量相似度和相似度阈值确定特征更新方式；根据所述特征更新方式和所述当前预测掩码对所述记忆特征进行更新，得到更新后的记忆特征；根据所述更新后的记忆特征对目标视频的各视频帧进行目标物体分割，直至各视频帧的物体分割完成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鹏城实验室 基于对比学习的前景物体分割方法、装置、设备及存储介质
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