图像语义分割 深度学习
时间: 2023-08-22 16:06:54 浏览: 102
图像语义分割是指对图像中的每个像素进行语义信息标注的任务。它广泛应用于自动驾驶、肝癌检测等领域。语义分割的难点主要来自物体层次、类别层次和背景层次。这意味着语义分割任务需要在复杂多变的背景下正确标记出语义信息,并区分具有高度相似外观的不同类别物体。\[1\]
在图像语义分割中,有传统方法和基于神经网络的方法。传统方法包括显式特征方法、基于概率图模型的方法和无监督学习方法。而基于神经网络的方法则隐式地建立了像素到语义的映射,不需要后期人工参与即可完成整个分割过程。\[2\]
深度学习模型在图像语义分割中起到关键作用。其中,全卷积网络(FCN)是语义分割深度学习模型的开山之作,它建立了一种用于图像语义分割的通用模型框架。FCN通过有效推理和学习,可以输入任意尺寸的图像,并生成相应尺寸的输出,实现像素到像素的映射。此外,FCN还提出了多项参数用于衡量模型的性能表现,如像素正确率、平均像素正确率、平均交叠率和平均加权交叠率。\[3\]
除了FCN,还有其他深度学习模型如PNPNet,它通过空间池模块和空间场景解析网络,利用不同区域的上下文聚合全局上下文信息的能力,为像素级预测任务提供了优越的框架。\[3\]
总之,深度学习模型在图像语义分割中发挥着重要作用,通过训练和优化参数,可以实现对图像中每个像素的语义信息标注。
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- *1* *2* *3* [【论文阅读笔记】图像语义分割深度学习模型综述(张新明等)](https://blog.csdn.net/box0115/article/details/113395028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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