深度学习（二十一）基于FCN的图像语义分割

最新推荐文章于 2025-05-21 14:12:40 发布
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博客聚焦基于FCN的图像语义分割，属于深度学习领域。图像语义分割是重要技术，FCN在其中发挥关键作用，能实现对图像中不同语义区域的精准划分，在信息技术的图像处理等方面有重要应用。

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基于深度学习的道路图像语义分割
AI大模型应用之禅
09-22 1191
基于深度学习的道路图像语义分割 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着自动驾驶技术的快速发展，道路图像语义分割技术在
关于深度学习中的语义分割
Laoyan_123的博客
01-26 3105
一、语义分割的概念与重要性语义分割是深度学习在图像处理中的一个重要应用，其目标是对图像中的每个像素进行分类，以确定其所属的物体或区域。具体来说，语义分割将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像的精细分割。这个过程可以提供对图像的深入理解，对于许多应用场景如自动驾驶、医疗图像分析、遥感图像解析等具有重要意义。在深度学习中，语义分割使用卷积神经网络（CNN）对输入图像进行特征提取，并通过全连接层进行分类。
深度学习之语义分割-FCN
whz1861的博客
01-19 1299
We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, exceed the state-of-art in semantic segmentation We define a novel architecture that combines semantic inform
基于FCN的图像语义分割
aohun0743的博客
07-29 1126
语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。(相对地，实例分割模型是另一种不同的模型，该模型可以区分同一类的不同目标） 常见应用 自动驾驶汽车：我们需要为汽车增加必要的感知，以了解他们所处的环境，以便自动驾驶的汽车可以安全行驶；下图为自动驾驶过程中实时分割道路场景； ...
11种常用的深度学习图像分割模型（介绍 + 代码）
最新发布
yyyyyybw的博客
05-21 1555
图像分割是计算机视觉领域的一项关键任务，其中图像中的每个像素被分配给特定的类别或对象。近年来，随着深度学习的发展，图像分割技术取得了长足的进步。本文将介绍11种常用的深度学习模型，帮助你理解和掌握这些强大的工具。【戳下面蓝字，即可跳转到学习页面】U-Net 是一个经典的图像分割模型，最初设计用于生物医学图像分割。其架构采用编码器-解码器结构，通过跳跃连接将低级特征传递到更高级别，从而保留更详细的信息。
深度学习之图像分割（语义分割）
JINGAUN的博客
03-02 6914
深度学习之图像分割 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，是指通过学习样本数据的内在规律和表示层次，进而挖掘出数据间内在逻辑关系，进行反复学习，最终让机器具有分析数据能力，可以识别文字、图像、声音等数据。 文章目录深度学习之图像分割前言一、图像分割1.图像分割分类二、语义分割1.实现步骤2.读入数据总结 前言 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人在各个领域开启学习机器学习，在医疗领域深度学
深度学习在图像语义分割中的应用
09-01 1718
深度学习在图像语义分割中的应用 本文主要分为三个部分： 图像的语义分割问题是什么 分割方法的概述 对语义分割方面有代表性的论文的总结 什么是图像的语义分割？ 在计算机视觉领域，分割、检测、识别、跟踪这几个问题是紧密相连的。不同于传统的基于灰度、颜色、纹理和形状等特征的图像分割问题，图像语义分割是从像素级理解图像，需要确定图像中每个像素的对应的目标类别。如下图： 除了识别出摩托车和骑摩...
深度学习图像语义分割
白拾的博客
12-13 1万+
一、基本介绍 1. 什么是语义分割 语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支，其目标是精确理解图像场景与内容。语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。如下如所示的照片，属于人的像素部分划分成一类，属于摩托车的像素划分成一类，背景像素划分为一类。 语义分割 图像分割级别可以分为语义级分割、...
FCN图像语义分割
m0_73546954的博客
07-12 1401
FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法，是深度学习应用在图像语义分割的开山之作。通过进行像素级的预测直接得出与原图大小相等的label map。因FCN丢弃全连接层替换为全卷积层，网络所有层均为卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用以下三种技术：卷积化（Convolutional）使用VGG-16作为FCN的backbone。VGG-16的输入为224*224的RGB图像，输出为1000个预测值。VGG-16只能接受固定大小的输入，丢弃了空间坐标，产生非空间输出。
FCN图像语义分割代码
04-14
FCN，由Long等人在2015年提出，是第一个用于图像语义分割的端到端深度学习模型。传统的卷积神经网络（CNN）在最后一层通常包含全连接层，这在处理高分辨率图像时会导致参数过多和计算复杂度增加。FCN通过替换这些全...
使用MATLAB深度学习进行语义分割
02-24
为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。以下所示训练过程也可应用于这些网络。本示例使用来自剑桥大学的CamVid...
全卷积网络（FCN）实战：使用FCN实现语义分割
热门推荐
AI浩
03-09 1万+
全卷积网络（FCN）实战：使用FCN实现语义分割 FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。
深度学习图像分割整理
hxshine的博客
08-22 3303
1 综述 Semantic Segmentation using Fully Convolutional Networks over the years Jun 1, 2017 https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentation/deep-learning/pytorch/visdom/2017/06/01/semantic-segmen...
【语义分割】FCN
可乐大牛的博客
08-01 1928
FCN算是图像分割的开篇之作，在它之前，分割任务就是当做分类去做的。最简单的分类就是通过一系列的卷积操作进行特征提取，最后加上几个全连接层，通过softmax得到分类的结果。最初的分割方式，就是通过划窗之类的策略，提取到一个个的patch，将这个patch作为当前像素的上下文，输入到分类网络中，然后得到分类结果，最终所有像素的分类结果就是我们的分割结果了。这个做法显然有很多的问题，如1、滑窗带来的计算量大、计算效率低（相邻的像素块基本上是重复的）。.........
【深度学习】语义分割——综述
weixin_45709330的博客
02-12 1万+
语义分割 什么是语义分割？ 通俗且具体到实际图像上来说，语义分割其实就是对于细化版的分类，就是对于一张图像上说，传统的图像分类是把图像中出现的物体进行检测并识别是属于什么类别的，也就是对于一整张图片进行分类。那么现在就有人想对于图中每一个像素点都进行分类。与分类不同的是，深度网络的最终结果是唯一重要的，语义分割不仅需要在像素级别上进行区分，而且还需要一种机制将编码器不同阶段学习到的区分特征投影到像素空间上。 当我们把一张图上某一个像素点都进行分类后，每一个像素点都会有被赋予一个类别。当每一个像素都被标记上
fcn语义分割 论文
fffupeng的博客
06-04 1190
全卷积网络： 个人认为本文主要是两个重点： 第一是fcn，全卷积网络（+上采样） 第二是skip net 首先说全卷积网络： 通常cnn在卷积层后会接上若干全连接层，但是全连接层和卷积层的连接数量是固定的，这也就导致了输入必须是固定的尺寸。如下图所示： 但是在fcn中将fc用卷积取代，再加上采样层，这样能够输入任何大小的图片，同时输出图片相应大小的语义分割。如下图所示：
基于深度学习的图像语义分割技术概述之背景与深度网络架构
gqixf的博客
09-19 3503
本文为论文阅读笔记，不当之处，敬请指正。  A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation: 原文链接 摘要 图像语义分割正在逐渐成为计算机视觉及机器学习研究人员的研究热点。大量应用需要精确、高效的分割机制，如：自动驾驶、室内导航、及虚拟/增强现实系统。这种需求与机器视觉方面的深度学习领域的目
深度学习之语义分割算法（入门学习）
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
11-15 4709
深度学习之语义分割算法（入门学习）。小海带近期对语义分割算法比较感兴趣，今后会不断学习以及更新深度学习图像分割领域的知识，感兴趣的小伙伴可以一起讨论交流哇！关于计算机视觉以及YOLO算法改进方面也会偶尔更新一下下，需要代码咨询的小伙伴可以随时给小海带留言喔 ~ 🤞 💕
TensorFlow实现FCN图像语义分割教程
3. 使用tensorflow实现FCN图像语义分割：要使用tensorflow库实现FCN图像语义分割，首先需要准备并预处理数据集，包括图像的加载、归一化、增强等步骤。然后，根据FCN的网络结构来搭建模型，设计卷积层、反卷积层等...
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