基于深度学习的图像语义分割研究进展

基于深度学习的图像语义分割研究进展

论文摘要

图像语义分割是对图像中的每个像素点进行分类,将图像中的前景和背景区分并且识别出每个前景的类别。随着深度学习技术的发展,传统图像语义分割方法在分割精度和分割速度上已经彻底被超越。针对深度学习图像语义分割方法研究现状进行综述,对近年来国内外基于深度学习图像语义分割方法主要思想、优缺点进行了分析和总结。提出了该领域目前存在的问题,对将来的发展进行总结和展望。

论文目录

  • 1 卷积神经网络
  • 2 基于深度学习语义分割方法
  •   2.1 两个基础方法
  •     2.1.1 梯形结构
  •     2.1.2 带孔卷积
  •   2.2 现有基于深度学习图像语义分割方法
  •     2.2.1 改变卷积方式的图像语义分割方法
  •     2.2.2 利用全局上下文信息的图像语义分割方法
  • 3 深度学习语义分割方法性能分析
  • 4 结论
  •   (1)三维语义分割:
  •   (2)弱监督语义分割:
  •   (3)实时语义分割:
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李新叶,宋维

    关键词: 图像语义分割,像素分类,深度学习

    来源: 科学技术与工程 2019年33期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 华北电力大学电子与通信工程系

    分类号: TP18;TP391.41

    页码: 21-27

    总页数: 7

    文件大小: 387K

    下载量: 685

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