【技术实现步骤摘要】
视频目标的特征提取方法、装置、计算机设备及储存介质
[0001]本申请涉及视频分割
，尤其涉及一种视频目标的特征提取方法、装置、计算机设备及储存介质。
技术介绍
[0002]半监督(Semi
‑
supervised)视频分割是指给定第一帧的分割结果，以此为参照进行后续帧的传播。在半监督视频分割中对视频目标进行特征提取是其中一项重要步骤，视频目标分割的目标是对输入的视频帧图像中某些特定类别的物体进行分割，得到其分割掩膜。
[0003]现有的对视频目标进行特征提取的方法是采用编码(Encoder)网络逐层提取特征，将提取的特征作为目标特征。然而，这种方式提取网络的模块采用ResNet50作为骨干网络，在进行目标特征提取时，由于容量较大，抠像效率较低，从而导致视频目标的特征提取效率较低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的在于提供一种视频目标的特征提取方法、装置、计算机设备及储存介质，以提高视频目标的特征提取效率。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频目标的特征提取方法，其特征在于，包括：获取视频中的当前帧图像，并将所述当前帧图像进行逐层提取特征，依次得到第一分辨率特征图、第二分辨率特征图、第三分辨率特征图以及第四分辨率特征图；将所述第二分辨率特征图进行卷积处理，得到第二卷积特征图，并基于所述第一分辨率特征图，对所述第二卷积特征图进行注意力计算，得到第二权重特征图；将所述第一分辨率特征图进行卷积处理，得到第一卷积特征图，并将所述第一卷积特征图与所述第二权重特征图相乘处理，得到第一权重特征图，且将所述第一权重特征图与所述第二卷积特征图进行特征融合，得到第一输出特征图；通过将所述第一输出特征图与所述第三分辨率特征图进行级联处理，得到第二输出特征图，并将所述第四分辨率特征图作为第三输出特征图；基于所述当前帧图像，将所述第一输出特征图、所述第二输出特征图以及所述第三输出特征图进行下采样处理和级联处理，得到第一基础特征图、第二基础特征图以及第三基础特征图；通过将所述第一基础特征图、所述第二基础特征图以及所述第三基础特征图分别进行卷积处理，得到第一目标特征图、第二目标特征图以及第三目标特征图。2.根据权利要求1所述的视频目标的特征提取方法，其特征在于，所述将所述第二分辨率特征图进行卷积处理，得到第二卷积特征图，并基于所述第一分辨率特征图，对所述第二卷积特征图进行注意力计算，得到第二权重特征图，包括：将所述第二分辨率特征图进行卷积处理，得到所述第二卷积特征图；将所述第一分辨率特征图放大预设倍数，得到第一分辨率特征放大图；通过将所述第二卷积特征图与所述第一分辨率特征放大图进行级联处理，得到级联处理结果，并将所述级联处理结果进行卷积处理，得到第二级联特征图；通过对所述第二级联特征图进行注意力计算，得到所述第二权重特征图。3.根据权利要求2所述的视频目标的特征提取方法，其特征在于，所述通过对所述第二级联特征图进行注意力计算，得到所述第二权重特征图，包括：通过对所述第二级联特征图进行平均池化处理，得到池化后的特征图，并对所述池化后的特征图进行卷积处理，得到初始权重特征图；将所述初始权重特征图分别进行归一化处理和激活处理，得到所述第二权重特征图。4.根据权利要求1所述的视频目标的特征提取方法，其特征在于，将所述将所述第一分辨率特征图进行卷积处理，得到第一卷积特征图，并将所述第一卷积特征图与所述第二权重特征图相乘处理，得到第一权重特征图，且将所述第一权重特征图与所述第二卷积特征图进行特征融合，得到第一输出特征图，包括：将所述第一分辨率特征图进行卷积处理，得到所述第一卷积特征图；将所述第一卷积特征图与所述第二权重特征图相乘处理，得到第一权重特征图；通过将所述第一权重特征图放大预设倍数，得到第一权重特征放大图；基于所述第二权重特征图的权重信息，将所述第一权重特征放大图与所述第二卷积特征图进行特征融合，得到第一输出特征图。5.根据权利要求4所述的视频目标的特征提取方法，其特征在于，所述基于所述第二权重特征图的权重信息，将所述第一权重特征放大图与所述第二卷积特征图进行特征融合，
得到第一输出特征图，包括：基于第二权重特征图的权重信息确定第二卷积特征图的权重信息；将所述第一权重特征放大图与所述第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦小珍，
申请(专利权)人：深圳万兴软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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