Higher-Order Conditional Random Field established with CNNs for Video Object Segmentation
Higher-Order Conditional Random Field established with CNNs for Video Object Segmentation
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用 CNN 建立视频对象的高阶条件随机场
DOI：
10.3837/tiis.2021.09.007
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发表时间：
2021-09
影响因子：
1.5
通讯作者：
Yang Zhi-Xin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hao Chuanyan;Wang Yuqi;Jiang Bo;Liu Sijiang;Yang Zhi-Xin
我们通过结合条件随机场（CRF）和卷积神经网络（CNN）来执行视频对象分割的任务。大多数方法都使用CRF来细化全卷积网络的粗略输出。其他人则认为
We perform the task of video object segmentation by incorporating a conditional random field (CRF) and convolutional neural networks (CNNs). Most methods employ a CRF to refine a coarse output from fully convolutional networks. Others treat the inference
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DOI：
10.1136/bmj.323.7325.1375/a
发表时间：
2001-12
期刊：
BMJ : British Medical Journal
影响因子：
--
作者：
K. Barraclough
通讯作者：
K. Barraclough
DOI：
10.1017/cbo9781139207249.009
发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
W. Marsden
通讯作者：
W. Marsden
DOI：
10.32604/cmc.2020.05777
发表时间：
2020
期刊：
Computers, Materials & Continua
影响因子：
--
作者：
Tingting Yang;Shuwen Jia;H. Ma
通讯作者：
Tingting Yang;Shuwen Jia;H. Ma
DOI：
10.1109/cvpr.2017.790
发表时间：
2017-07
期刊：
2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
影响因子：
--
作者：
Won-Dong Jang;Chang-Su Kim
通讯作者：
Won-Dong Jang;Chang-Su Kim
DOI：
10.32604/cmc.2020.08552
发表时间：
2020
期刊：
Computers, Materials & Continua
影响因子：
--
作者：
N. Rani;M. Chandrajith;R. PushpaB;J. BipinNairB
通讯作者：
N. Rani;M. Chandrajith;R. PushpaB;J. BipinNairB