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CFBI视频分割模型

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内容

• 模型简介
• 数据准备
• 模型测试
• 参考论文

模型简介

CFBI是百度在ECCV 2020提出的视频目标分割模型，该模型基于前背景整合的协作式方法，将前景目标对象与背景对象的嵌入特征进行对比，从而提升视频分割的效果。给定参考帧（第一帧）和前一帧的图像和目标分割，模型会预测出当前帧的分割。

数据准备

DAVIS数据下载及准备请参考DAVIS数据准备

模型测试

• 测试启动脚本如下：

python3.7 main.py --test -c configs/segmentation/cfbip_davis.yaml -w CFBIp_davis.pdparams

• 通过-c参数指定配置文件，通过-w指定权重存放路径进行模型测试。

• 运行上述命令，会将结果保存在配置文件中指定的result_root下，获取数值评估指标，请使用davis2017-evaluation工具。

DAVIS数据集测试精度:

J&F-Mean	J-Mean	J-Recall	J-Decay	F-Mean	F-Recall	F-Decay	checkpoints
0.823	0.793	0.885	0.083	0.852	0.932	0.100	CFBIp_r101_davis.pdparams

参考论文

• Collaborative Video Object Segmentation by Foreground-Background Integration, Zongxin Yang, Yunchao Wei, Yi Yang