深度学习（二十一）基于FCN的图像语义分割

最新推荐文章于 2025-06-01 08:34:50 发布
最新推荐文章于 2025-06-01 08:34:50 发布
阅读量2.5w 收藏 120
点赞数 28
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50268555
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >









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 1203
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
深度学习-图像分割
2301_80467435的博客
10-18 3121
图像分割的三层境界分别对应于不同的分割策略和应用场景。从像素级分割到区域级分割，再到对象级分割，随着层次的提升，分割的复杂性和所需的技术水平也逐渐增加。理解这三层境界有助于选择合适的分割技术，并针对特定的应用需求进行优化。
深度学习之语义分割-FCN
whz1861的博客
01-19 1303
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
关于深度学习中的语义分割
Laoyan_123的博客
01-26 3132
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。
【语义分割专栏】：FCN原理篇
最新发布
weixin_32124135的博客
06-01 29
本篇文章收录于语义分割专栏，如果对语义分割领域感兴趣的，可以去看看专栏，会对经典的模型以及代码进行详细的讲解哦！其中会包含可复现的代码！带大家深入语义分割的领域，将从原理，代码深入讲解，希望大家能从中有所收获，其中很多内容都包含着自己的一些想法以及理解，如果有错误的地方欢迎大家批评指正。论文名称：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》作为语义分割专栏系列的第一篇，本文将带大家来学习语义分割领域的开山之作：FCN。
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：
深度学习：FCN
weixin_41108334的博客
10-17 1803
论文笔记 FCN: Fully Convolutional Networks for SemanticSegmentation https://blog.youkuaiyun.com/u012905422/article/details/53306818 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNDI4ODcxNA==&mid=2652250515&idx...
FCN语义分割
大泽之国
08-11 1405
参考 语义分割 语义分割不仅仅要分割图像,而且要指出分割后的物体对应的类别，功能上相当于图像分割和目标识别。 FCN是求解这个问题的第一个方法，不过目前很多新的方法在效果和速度上已经超越FCN，这里只从实现的角度做些记录。 FCN网络 FCN网络和卷积网络的关系 给定一个卷积网络,FCN主要做下面的改动 * 替换全连接层成1×11×11 \times 1卷积 用卷积替换全...
FCN图像语义分割
m0_73546954的博客
07-12 1404
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...
基于深度学习的图像语义分割算法综述
12-26
自An overview of semantic image segmentation，原作者保留版权。
FCN 实现图像语义分割
03-13
自己精心整理的"FCN 实现图像语义分割"的视频讲解,mp4,华文讲解,很详细!
深度学习语义分割论文
12-07
深度学习语义分割经典论文，主要为2014到2017年的论文
翻译 Review on Deep Learning Segmentation （应用于语义分割问题的深度学习技术综述）
10-25
本来想免费的，可惜系统设置了最小资源分是2分。如有侵权请删除。
深度学习—图像分割
m0_72580091的博客
10-18 1139
在计算机视觉领域中，图像分割起着至关重要的作用。它为后续的图像分析、目标识别、图像理解等任务提供了基础。例如，在医学影像中，通过图像分割可以准确地识别出病变组织，为医生的诊断提供有力支持；在自动驾驶中，图像分割可以区分道路、车辆、行人等不同的对象，帮助车辆做出正确的决策。图像分割是指将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取出感兴趣目标的技术。
深度学习---图像分割
weixin_42958977的博客
02-18 2104
图像分割。
深度学习下的图像分割
计算机视觉大讲堂
09-01 3588
深度学习下的图像分割技术汇总
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...
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值