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申请/专利权人：西北工业大学深圳研究院;西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于动态掩码感知的人体去遮挡方法，属于图像处理技术领域。首先利用大卷积核的CNN编码器，将图像从图像维度映射到潜在空间维度，再使用动态掩码感知的Transformer网络提取全局信息，最后使用掩码引导的解码器，将潜在空间特征映射回图像维度，再使用掩码引导的loss，进行梯度反传，进行模型参数优化。本发明基于Transformer模型，并通过创新设计动态掩码注意力机制、上采样解码器等内容，提高了人体去遮挡的效果，在人体行为理解、智能视频理解、智能监控等方面具有重要的应用价值。
主权项：1.一种基于动态掩码感知的人体去遮挡方法，其特征在于步骤如下：步骤1：将输入图片X、人体不可见部分掩码Minv、完整人体掩码Mamodal缩放尺寸一致，按照通道维度连接起来得到输入向量Xin；步骤2：在人体不可见部分掩码Minv上随机采样若干个点，将输入图片X与这若干个点送入SegmentAnythingModel中，得到遮挡物掩码Mocc；步骤3：将输入向量Xin送入CNN编码器进行卷积、编码到潜在空间中，得到潜在空间特征Xmid；步骤4：将潜在空间特征Xmid输入Transformer网络中，在人体可见部分掩码Mmodal、遮挡物掩码Mocc、人体不可见部分掩码Minv的引导下，提取潜在空间特征Xmid的全局信息，得到处理后的潜在特征X′mid；步骤5：将处理后的潜在特征X′mid输入卷积神经网络解码器中，在遮挡物掩码Mocc的指导下，分别对遮挡物和其余部分进行双线性上采样、卷积操作进行特征提取，重复多次将最终的特征转换为预测去遮挡图像Xout；步骤6：将预测去遮挡物图像Xout与人体不可见部分掩码Minv逐像素相乘得到第一结果；将输入向量Xin与可见部分掩码M1-inv相乘得到第二结果；将第一结果和第二结果相加，得到最终去遮挡图像Xde-o。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学深圳研究院 西北工业大学 基于动态掩码感知的人体去遮挡方法
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