图像分割的深度学习革命：UNet崭露头角

图像分割的深度学习革命：UNet崭露头角

1. 背景介绍

1.1 图像分割的重要性

图像分割是计算机视觉领域的一项基础而关键的任务,其目标是将图像划分为多个特定的、具有独特性质的区域,使得每个区域内部的像素点在某些特征上具有高度的相似性,而不同区域之间的像素点在这些特征上存在显著差异。图像分割在医学影像分析、无人驾驶、遥感图像处理等诸多领域有着广泛的应用。

1.2 传统图像分割方法的局限性

传统的图像分割方法主要包括阈值分割、区域生长、边缘检测、图论分割等。这些方法在处理简单场景时可以取得不错的效果,但面对复杂背景、物体纹理丰富、存在形变遮挡等情况时往往难以胜任。此外,传统方法大多需要较多的人工设计和调参,泛化能力不足。

1.3 深度学习方法的兴起

近年来,以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习方法在计算机视觉领域取得了突破性进展。CNN强大的特征提取和表示能力,使其在图像分类、目标检测等任务上大幅刷新了此前的最佳性能。研究者们开始尝试将CNN引入到图像分割领域,取得了令人瞩目的成果。

2. 核心概念与联系

2.1 全卷积网络(FCN)

Long等人在2015年提出了开创性的全卷积网络(Fully Convolutional Networks, FCN)用于语义分割。FCN舍弃了此前CNN架构中的全连接层,转而采用全卷积结构,使得网络