favos-demo代码解读

1.infer_davis16.py

“part-based tracking：在第一帧图像的基础上，随机选取具有代表性的部分。” -------> 读入FAVOS/part-tracking/siamese-fc/DAVIS2016/xx.mat.mat文件，大小为(246,50,4)，表示对于50帧的blackswan视频，每一帧的part-tracking有246个，4表示块坐标x,y和块高度w,h。读完存入Dboxes变量中。Dboxes取整等处理一下得到input_roi变量。

for 对一个视频中的所有I/P帧：

load一帧图片；
get_img_rois()函数，对于每个246的part，通过crop、resize，对input_roi进行处理，得到网络输入data；
forward网络，网络有两个输出，‘feat’和‘pred_mask’，out2=[‘pred_mask’]，大小为(246,2,80,80)存放在blackswan.mat的’mask’中，另外网络的输出为(1,2,80,80)。

2.combine_mask.m

对每一帧图片：

读入一张I/P帧图片，读入一张base图片
对于246个ROI区域，每个区域循环处理，得到segment之后的图片

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