本发明涉及一种已知背景先验信息的视频分割方法，先将视频当前帧与背景先验信息匹配，预测得到当前帧的完整背景，再对当前帧的目标前景进行分割。本发明在镜头出现大幅度移动时能够准确的进行分割，保证视频分割的效果。

本发明提供了一种优化视频目标检测、识别或分割的精度和效率的方法，其特征在于：给定一段视频序列帧，获得当前帧的识别结果，预测后续待处理帧的待检测子区域，然后仅在该待检测子区域中进行识别计算。其中本发明的有益效果是：本方法利用邻近帧的识别结...

本发明实施例涉及一种图像处理方法、电子设备和计算机存储介质。该方法包括：获取第一图像；对第一图像进行分割，以得到标识所述第一图像的目标对象区域和其他区域的分割二元图；以及基于第一图像和分割二元图，确定第一图像的阿尔法遮片。进一步的实施例...

本发明涉及一种视频处理方法、电子设备和计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：以当前帧图像作为语义分割神经网络的输入，获取所述语义分割神经网络在一个或多个操作层输出的当前帧图像的特征图；基于所述语义分割神经网络在任意一个或多个操作层输出...

本发明实施例涉及一种图像处理模型训练方法、图像处理方法及电子设备。图像处理模型训练方法包括采用多个训练图像及其相应的带标注信息的图像对图像处理模型进行训练，针对每一训练图像，训练步骤包括：获取训练图像以及经标注的训练图像的标注阿尔法遮片...

本发明实施例涉及一种图像处理方法、电子设备和计算机存储介质。该方法包括：获取第一图像，所述第一图像由背景图像和目标图像组成；从所述第一图像中获取第一子图像，所述第一子图像包括所述目标图像及其周边的部分背景图像；基于预先训练的第二神经网络...

本发明实施例涉及一种基于自编码器神经网络的图像处理方法、电子设备和计算机存储介质。该方法包括：获取待处理人脸图像；对所述待处理人脸图像进行编码，以获得隐变量和人脸属性变量；修改所述人脸属性变量的属性变量值；对隐变量和人脸属性变量进行解码...