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摘要
图像分割是计算机视觉中的一项基本任务，其主要目的是从图像输入中提取有意义和连贯的区域。多年来，在图像分割领域已经开发了各种各样的技术，包括基于传统方法，以及利用卷积神经网络的最新图像分割技术。随着深度学习的发展，更多的深度学习算法也被应用到图像分割任务中。尤其地，近两年来学者对于深度学习的兴趣高涨，涌现了许多应用于图像分割任务的深度学习算法，然而大部分新的算法还没有被归纳分析，这将不利于后续研究的进行。在本综述中，提供了近两年发表在文献中基于深度学习的图像分割研究的全面回顾。首先，本文对图像分割的常用数据集进行了简要介绍，接着阐明了基于深度学习的图像分割的新分类，最后，讨论了现有的挑战，并对今后的研究方向进行了展望。
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