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申请/专利权人：大连理工大学;大连维视科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于自适应匹配的视频显著性检测方法、装置及存储介质。方法包括：S1、将待检测视频的第一帧图像数据输入分割网络进行处理；S2、建立一个记忆模块存储参考特征，用第一帧前景特征进行初始化；S3、将下一帧图像数据输入特征提取网络，将当前帧特征与参考特征进行相关性匹配，基于相关性匹配图与前一帧的显著性预测图获取相关性匹配特征，将相关性特征、当前帧的8倍下采样特征以及前一帧的前景特征融合后送入所述预测网络，从而得到当前帧的显著性预测图；S4、根据当前帧前景特征与参考特征的相关性匹配结果更新记忆模块的参考特征；S5、持续输入视频帧，重复上述S3‑S4直到得到所有视频帧的显著性预测图。本发明有效地利用视频整体的时序信息，并且不会随着视频帧数的增多而增加大量计算量。

主权项：1.一种基于自适应匹配的视频显著性检测方法，其特征在于，包括：S1、获取待检测视频，将待检测视频的第一帧图像数据输入分割网络进行处理，所述分割网络包括特征提取网络和预测网络，所述特征提取网络用于基于输入图像数据输出4倍下采样特征和8倍下采样特征，所述预测网络用于基于所述4倍下采样特征和8倍下采样特征输出显著性预测图；S2、建立一个记忆模块存储参考特征，所述参考特征通过第一帧前景特征进行初始化；S3、将待检测视频的下一帧图像数据作为当前帧输入分割网络的特征提取网络进行特征提取，将当前帧特征与参考特征进行相关性匹配从而获取相关性匹配图，基于所述相关性匹配图与前一帧的显著性预测图获取相关性匹配特征，将相关性匹配特征、当前帧的8倍下采样特征以及前一帧的前景特征融合后送入所述预测网络，从而得到当前帧的显著性预测图，所述参考特征基于当前帧的前景特征进行更新，融入当前帧特征作为下一帧进行相关性匹配时的参考特征；S4、当前帧前景特征为空时，记忆模块不进行更新；当前帧前景特征不为空时，根据当前帧前景特征与参考特征的相关性匹配结果更新记忆模块的参考特征；S5、持续输入视频帧，重复上述S3-S4直到得到所有视频帧的显著性预测图。

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百度查询： 大连理工大学 大连维视科技有限公司 基于自适应匹配的视频显著性检测方法、装置及存储介质