基于深度学习的图像分割有哪些论文
时间: 2023-05-12 09:03:21 浏览: 138
可以回答,以下是一些基于深度学习的图像分割的论文:
1. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN)
2. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
3. DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs
4. Mask R-CNN
5. PSPNet: Pyramid Scene Parsing Network
6. RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
7. DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes
8. DeepLabv3+: Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
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基于深度学习的图像语义分割算法研究论
文是一篇探讨基于深度学习的图像语义分割算法的研究论文。图像语义分割是指将一张图像中的每一个像素分配到不同的语义类别中,如人、车、路面等。这种技术在计算机视觉中有广泛的应用,如自动驾驶、医学图像分析等。
论文首先介绍了图像语义分割的背景和意义,并对传统的基于手工特征的图像分割算法进行了简要的介绍。随后,论文详细介绍了基于深度学习的图像语义分割算法,包括全卷积神经网络(FCN)、编码-解码网络(Encoder-Decoder Network)、空洞卷积网络(Dilated Convolution Network)等。
接着,论文对比了不同深度学习图像语义分割算法的优缺点,并分析了各自的适用场景。此外,论文还介绍了一些改进方法,如引入上下文信息、多尺度融合等,以提高图像语义分割的准确率和效率。
最后,论文总结了基于深度学习的图像语义分割算法在计算机视觉领域的应用前景,并指出了未来的研究方向,如结合多模态信息、引入先验知识等。
总的来说,这篇论文对于了解基于深度学习的图像语义分割算法的研究现状、优缺点以及未来发展方向都有一定的参考价值。
深度学习无监督图像分割综述
深度学习无监督图像分割是近年来图像分割领域的研究热点之一。与有监督学习方法相比,无监督学习方法不需要标注的数据,因此在实际应用中更加灵活和高效。下面是一些深度学习无监督图像分割的综述:
1. “Deep learning for unsupervised image segmentation” (CVPR 2017)
这篇论文提出了一个基于深度学习的无监督图像分割方法。该方法基于自编码器框架,利用重构误差和图像的局部统计信息来进行分割。实验结果表明,该方法在多个数据集上取得了优秀的性能。
2. “Unsupervised deep learning for optical flow estimation and image segmentation”(CVPR 2018)
该论文提出了一种基于深度学习的无监督图像分割方法。该方法结合了光流估计和图像分割任务,利用无监督学习方法学习光流估计和图像分割网络。实验证明,该方法在多个数据集上取得了优秀的性能。
3. “Unsupervised deep image segmentation with clustered discriminative non-negative matrix factorization”(ICCV 2019)
该论文提出了一种基于聚类分析和判别因子非负矩阵分解的无监督图像分割方法。该方法通过学习图像的非负表示来进行分割,同时采用聚类分析来提高分割的准确性。实验证明,该方法在多个数据集上取得了优秀的性能。
4. “Unsupervised deep learning for image segmentation using convolutional autoencoders”(IEEE Access 2020)
该论文提出了一种基于卷积自编码器的无监督图像分割方法。该方法利用卷积自编码器来学习图像的表示,并采用聚类分析来进行分割。实验证明,该方法在多个数据集上取得了优秀的性能。
总的来说,深度学习无监督图像分割是一个重要的研究方向,未来还有很大的发展空间。