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| 基于DCNN的图像语义分割综述 | |
| 作者姓名： | 魏云超 赵耀 |
| 作者单位： | 北京交通大学 计算机与信息技术学院,北京,100044;北京交通大学 计算机与信息技术学院,北京,100044 |
| 基金项目： | 国家科技重大专项资金资助(2016YFB0800404) |
| 摘 要： | 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解.近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的出现,极大地推动了语义分割的发展.本文从语义分割的基本定义出发,对语义分割中存在的困难和挑战进行了分析和描述.总结了目前用于评测语义分割算法的典型数据库,并以PASCAL VOC数据库为主线对近年来基于DCNN的语义分割算法进行了梳理和总结.最后对语义分割未来的研究重点进行了探讨和预测. |
| 关 键 词： | 图像语义分割 深度学习 深度卷积神经网络 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |