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摘要
图像语义分割技术在图像分割的基础上融入了目标识别技术,不仅可以做到对目标的提取,还可以判断目标的种类。通过对每个像素进行分类,从而获得含有语义信息的图像就是图像语义分割算法的主要工作。传统的方法大多是借助图像像素自身的中、低阶视觉信息,如颜色、纹理、形状、粗糙度、方向度与紧凑度的相关性来进行图像分割,针对特定背景的分割能力较强,但在较复杂的任务上表现差强人意。但深度学习的到来也带来了巨大的改变,深度学习图像分割算法的发展也经历了从粗糙到精细、从局部到全局的过程。本文将按照时间顺序,介绍一些对于语义分割有重大帮助,或对其发展做出巨大贡献的神经网络结构。
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