基于深度学习的分割方法

基于深度学习的分割方法主要有两种：全卷积神经网络（Fully Convolutional Neural Networks，FCN）和编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型。

FCN是将传统的卷积神经网络（CNN）中的全连接层（Fully Connected Layer）替换为卷积层，以适应任意尺寸的输入图像。通过在网络中添加上采样层，将低分辨率的特征图还原为原始尺寸的图像，最终得到每个像素点的分类结果。

而编码器-解码器模型则是将图像分割看作是一个图像到图像的转换问题。模型由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入图像压缩为低分辨率的特征图，解码器将特征图还原为原始尺寸的图像，并输出每个像素点的分类结果。

这两种方法都已在图像分割领域取得了很好的效果，尤其是在语义分割任务上。