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深度信号引导学习混合变换器的高性能无监督视频目标分割
被引量：
1
1
作者
苏天康
宋慧慧
+1 位作者
樊佳庆
张开华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1388-1395,共8页
现存的无监督视频目标分割方法通常使用光流作为运动线索来提升模型性能.然而,光流的估计常存在误差,这将导致双流网络易对噪声过拟合.为此,本文提出一种基于混合变换器的无监督视频目标分割算法,通过引入深度信号引导变换器高效融合不...
现存的无监督视频目标分割方法通常使用光流作为运动线索来提升模型性能.然而,光流的估计常存在误差,这将导致双流网络易对噪声过拟合.为此,本文提出一种基于混合变换器的无监督视频目标分割算法,通过引入深度信号引导变换器高效融合不同模态数据,以学习更加鲁棒的特征表达,从而减轻模型对噪声的过拟合.首先,设计一个新颖的混合注意力模块来获得全局感受野并对不同模态的特征进行充分交互,以增强特征的全局语义信息来提升模型的抗干扰能力.接着,为了进一步感知精细化的目标边缘,设计了一个局部-非局部语义增强模块,将局部语义的归纳偏置引入补充学习非局部语义特征,在提升模型抗干扰力的同时突出更精细化的目标区域.最后,增强后的特征输入变换器的解码器,预测得到高质量的分割结果 .与最先进的方法相比,本文所提算法在四个标准数据集上都获得了领先的性能,充分表明了本文所提方法的有效性.
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关键词
无监督视频目标分割
混合变换器
混合注意力
多模态
深度估计
鲁棒特征
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职称材料
题名
深度信号引导学习混合变换器的高性能无监督视频目标分割
被引量：
1
1
作者
苏天康
宋慧慧
樊佳庆
张开华
机构
南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室
南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心
南京航天航空大学计算机与科学技术学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1388-1395,共8页
基金
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(No.2018AAA0100400)
国家自然科学基金(No.62276141,No.U20B2065)。
文摘
现存的无监督视频目标分割方法通常使用光流作为运动线索来提升模型性能.然而,光流的估计常存在误差,这将导致双流网络易对噪声过拟合.为此,本文提出一种基于混合变换器的无监督视频目标分割算法,通过引入深度信号引导变换器高效融合不同模态数据,以学习更加鲁棒的特征表达,从而减轻模型对噪声的过拟合.首先,设计一个新颖的混合注意力模块来获得全局感受野并对不同模态的特征进行充分交互,以增强特征的全局语义信息来提升模型的抗干扰能力.接着,为了进一步感知精细化的目标边缘,设计了一个局部-非局部语义增强模块,将局部语义的归纳偏置引入补充学习非局部语义特征,在提升模型抗干扰力的同时突出更精细化的目标区域.最后,增强后的特征输入变换器的解码器,预测得到高质量的分割结果 .与最先进的方法相比,本文所提算法在四个标准数据集上都获得了领先的性能,充分表明了本文所提方法的有效性.
关键词
无监督视频目标分割
混合变换器
混合注意力
多模态
深度估计
鲁棒特征
Keywords
unsupervised video object segmentation mixed transformer
mixed attention
multimodality
depth esti-mation
robust features
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度信号引导学习混合变换器的高性能无监督视频目标分割
苏天康
宋慧慧
樊佳庆
张开华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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