目前,国内外已有许多背景建模算法都取得了不错的成果,但与基于神经网络进行运动目标检测的算法相比,它们的综合性能指标F-Measure仍偏低。基于特征金字塔网络的结构提出了一种通用后处理方法,即残差背景网络,以提高现有的背景建模算法对各类困难场景的处理能力。通过在CDnet2014数据集上的实验可证明该后处理方法能有效地提升现有的大多数背景建模法的整体性能。
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