图像语意分割系列[1]----如坑须知

深度学习语意分割入门
最新推荐文章于 2024-09-29 12:36:51 发布
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本文介绍深度学习在图像语意分割领域的应用,重点关注FCN、DeepLab等关键算法。语意分割作为计算机视觉的重要组成部分,是理解图像内容的基础。通过本文,读者可以快速了解语意分割的研究进展。
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图像的语意分割是很多方向的基础，同时也不需要太多的图像知识，是一个很好的深度学习的入门课题。

在深度学习之前，这个领域相关的文章，这里就不介绍了，毕竟是DL给了它更多的想象空间，并取得了更好的分割效果。

几个重要的工作。

FCN （Fully Convolutional networks）

DeepLab

Dilated Convolutions

CFRasRNN

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同时分享几个link,个人觉得很不错

十分钟看懂语意分割

研究进展（ppt）

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这些只能帮助大家比较快 大概了解，具体算法，需要自己看论文，我也会把自己对于论文中重要的点，分享在博客上，欢迎fellow.


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到底什么是语义分割？
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什么是语义分割？ 语义分割（semantic segmentation）： 语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。 早期的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变等元素，但它们从未完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集
语义分割入门
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语义分割是什么？ 语义分割是将标签或类别与图片的每个像素关联的一种深度学习算法。它用来识别构成可区分类别的像素集合。例如，自动驾驶汽车需要识别车辆、行人、交通信号、人行道和其他道路特征。 语义分割可用于多种应用场合，比如自动驾驶、医学成像和工业检测。 image 语义分割概述 语义分割的一个简单例子是将图像划分成两类。例如，在图 1 中，一幅图像显示一个人在海边，与之相配的版本显示分割为...
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深度学习之语义分割概念
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语义分割是计算机视觉领域的一种图像分割技术，其目标是将一张图像中的每个像素分配给预定义的类别。与传统的图像分割技术不同，语义分割不仅仅将图像分成若干个区域，而是对每个像素进行分类，从而能够获得更加精细的图像分割结果。它在许多领域中都有广泛的应用，如自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等。
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语义分割（Semantic Segmentation）方法
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