基于Keras的ConvLSTM视频分割方法

简介：
本研究提出了一种利用Keras框架下的ConvLSTM网络进行视频分割的方法，有效提升了视频关键帧识别与片段划分的精度。 使用Keras进行卷积LSTM视频分割的步骤如下：数据应作为一组视频（mp4格式）在单独文件夹内提供，并且每个视频对应的分段掩码应当以相同名称加上后缀_label的形式存储在同一目录下，但扩展名之前。 训练模型时，请运行名为lstm_train_fcn.py的脚本。此脚本将加载数据并将分辨率压缩四倍，输入形状应为（W, D, C），即（96, 108, 1）。这里仅考虑单通道图像，也就是黑白图像；对于彩色图像，则需要调整这一尺寸。 在使用NVIDIA TitanX进行训练时，每批包含1000帧视频序列的训练大约耗时一小时。以下展示了利用卷积LSTM（中间）和纯卷积层（顶部）处理超声波视频序列及其对应分割图的例子。