在深度学习中，如何结合时序信息提高视频语义分割的精度，并通过关键帧选取来优化计算量？

要结合时序信息提高视频语义分割精度，并通过关键帧选取优化计算量，需要运用深度学习中针对视频数据设计的网络架构。这些网络能够处理视频帧的时序信息，通常涉及将卷积神经网络（CNNs）与递归神经网络（RNNs）或长短期记忆网络（LSTMs）相结合。

参考资源链接：[深度学习驱动的视频语义分割：现状与展望](https://wenku.csdn.net/doc/2sxhcg9g8s?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，选择合适的数据集是关键，如Cityscapes和CamVid等，它们提供了丰富的视频数据和像素级的注释，为模型提供了训练的基础。在训练过程中，可以通过3D CNN或更先进的时空网络结构捕捉视频帧之间的时空关系。例如，可以利用空洞卷积（dilated convolution）在不增加计算量的情况下扩大感受野，或设计特定的注意力机制来关注视频中的动态变化区域，从而提高模型对时序信息的捕捉能力。

其次，为了优化计算量，可以采用关键帧选取策略。关键帧是指在视频序列中具有代表性的帧，它们捕捉了视频中最重要的信息。通过分析视频序列中帧的相似性，可以选择出关键帧进行精细分割，而其他帧可以通过插值或基于运动的方法从关键帧分割结果中推导得出，这种方法有效减少了计算量和内存消耗。

最后，为了实现上述功能，可以参考《深度学习驱动的视频语义分割：现状与展望》这一文献。文章详细介绍了当前视频语义分割领域的研究进展，包括基于深度学习的模型设计、时序信息利用方法、关键帧选取策略以及最新的数据集介绍。通过阅读该文献，研究者可以获得深入的理解和指导，从而有效地实现视频语义分割项目，并优化模型性能和计算效率。

总之，结合时序信息进行视频语义分割不仅能够提升分割精度，还能通过关键帧选取降低计算量。《深度学习驱动的视频语义分割：现状与展望》一文将为你提供全面的理论支持和实践指导。

参考资源链接：[深度学习驱动的视频语义分割：现状与展望](https://wenku.csdn.net/doc/2sxhcg9g8s?spm=1055.2569.3001.10343)