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基于深度学习的图像分割有哪些论文

时间: 2023-05-12 20:03:21 浏览: 176

基于深度学习的图像分割，用于在光学显微镜图像中自动检测原子级薄的二维材料_Jupyter_python_代码_下载

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用于二维材料检测的 Mask R-CNN 该存储库提供了利用基于深度学习的图像分割算法检测光学显微镜图像中原子级薄二维材料的信息。相关出版物有： “自主机器人搜索和组装二维晶体以构建范德华超晶格，”Satoru Masubuchi等人。, Nature Communications 9 , 文章编号：1413 (2018)。 “基于深度学习的图像分割与光学显微镜相结合，用于自动搜索二维材料，”Satoru Masubuchi等人。, npj 2D 材料和应用4 , 3 (2020)。

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 请问还有什么问题吗？

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