fully convolutional networks for semantic segmentation
时间: 2023-04-29 13:04:49 浏览: 103
完全卷积网络(Fully Convolutional Networks, FCN)是用于语义分割的一种深度学习模型。它通过将全连接层替换为卷积层来保留输入图像的空间信息,并通过上采样或反卷积操作来恢复高分辨率的分割结果。这种模型在处理大尺寸图像时特别有效。
相关问题
图像分割网络模型汇总
以下是一些经典的图像分割网络论文:
1. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN) - Jonathan Long, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell. [Link](https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf)
2. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation - Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox. [Link](https://arxiv.org/abs/1505.04597)
3. SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation - Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, and Roberto Cipolla. [Link](https://arxiv.org/abs/1511.00561)
4. DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs - Liang-Chieh Chen, George Papandreou, Iasonas Kokkinos, Kevin Murphy, and Alan L. Yuille. [Link](https://arxiv.org/abs/1606.00915)
5. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet) - Hengshuang Zhao, Jianping Shi, Xiaojuan Qi, Xiaogang Wang, and Jiaya Jia. [Link](https://arxiv.org/abs/1612.01105)
这些论文提出了一些经典的图像分割网络模型和方法,对于深入了解图像分割技术非常有帮助。
高精度语义分割方法得发展历程
高精度语义分割方法的发展历程可以追溯到2015年,当时,Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation这篇论文提出了一种全卷积神经网络的方法,用于图像的语义分割。这种方法可以对图像中的每个像素进行分类,从而实现对整个图像的语义分割。接着,SegNet这篇论文提出了一种深度卷积编码器-解码器架构,用于图像分割。这种方法可以对图像进行像素级别的分类,从而实现对整个图像的语义分割。最近,RefineNet这篇论文提出了一种多路径细化网络,用于高分辨率图像的语义分割。这种方法可以通过多个路径对图像进行分割,从而实现更高的分割精度。总的来说,高精度语义分割方法的发展历程可以概括为从全卷积神经网络到深度卷积编码器-解码器架构再到多路径细化网络的发展过程。