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基于深度学习的视频全量分析方法
被引量:
1
1
作者
肖磊
陈鑫
黄检宝
《电子制作》
2020年第18期59-61,99,共4页
在深度学习领域中有众多的模型,但是目前几乎没有能解决目标检测、语义分割和多目标追踪的端到端模型,为了解决这个痛点,本文提出一种非端到端的视频全量分析方法,可针对目标检测、语义分割和多目标追踪对视频进行多维度分析,并实现对...
在深度学习领域中有众多的模型,但是目前几乎没有能解决目标检测、语义分割和多目标追踪的端到端模型,为了解决这个痛点,本文提出一种非端到端的视频全量分析方法,可针对目标检测、语义分割和多目标追踪对视频进行多维度分析,并实现对视频的全量分析,得到具有分割和追踪效果的可视化结果。
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关键词
深度学习
全景分割
多目标物体追踪
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的视频全量分析方法
被引量:
1
1
作者
肖磊
陈鑫
黄检宝
机构
南华大学计算机学院
出处
《电子制作》
2020年第18期59-61,99,共4页
基金
湖南省大学生创新创业训练计划项目:基于深度学习的视频结构化解析项目(编号:S202010555205)。
文摘
在深度学习领域中有众多的模型,但是目前几乎没有能解决目标检测、语义分割和多目标追踪的端到端模型,为了解决这个痛点,本文提出一种非端到端的视频全量分析方法,可针对目标检测、语义分割和多目标追踪对视频进行多维度分析,并实现对视频的全量分析,得到具有分割和追踪效果的可视化结果。
关键词
深度学习
全景分割
多目标物体追踪
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的视频全量分析方法
肖磊
陈鑫
黄检宝
《电子制作》
2020
1
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