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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。
DAVIS数据下载及准备请参考DAVIS数据准备
- 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 |
- Collaborative Video Object Segmentation by Foreground-Background Integration, Zongxin Yang, Yunchao Wei, Yi Yang