深度语义分割算法综述

深度语义分割算法综述1.2国内外研究现状深度语义分割算法的研究现状呈现出多元化和交叉融合的趋势。1.3研究内容与方法Cityscapes、ADE20K等。这些数据集涵盖了不同场景、尺度和类别评估指标是衡量算法性能的重要标准，最常用的评估指标 (交并比)、Dice系数、mIoU(平均交并比)等。IoU计算像素级分mIoU综合了IoU和Dice系数，能够更全面地评价算法的性能。习模型主要包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短 (FCN)是一种重要的网络结构，它将传统CDeepLab等，它们通过引入残差连接、注意力机制等技术，进一步提2.1神经网络基础元(或节点)相互连接构成。这些神经元通过特定的权重进行连接，在深度语义分割算法中，卷积神经网络(CNN)是最为核心的组全卷积网络(FullyConvolutionalNetwork,FCN)的出现为语2.2卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度 (卷积核)对输入数据进行局部感受野的操作，从而提取出输入数据的特征。在卷积层之后，通常跟随一个池化层(PoolingLayer),2.3循环神经网络循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种广泛应用2.4生成对抗网络生成对抗网络(GAN)是近年来深度学习领域的重要突破之一，一些研究工作还将GAN与其他技术相结合，如UNet和注意力机语义分割算法已经取得了显著的成果，全卷积网络(FCN)的出3.1语义分割的定义应用于语义分割任务中，如SENet和PSPNet等模型，它们能够更好3.2语义分割的常用方法3.3深度语义分割的特点高精度分割：深度学习模型，尤其是卷积神经网络(CNN),经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和注意力机制等。这些创新算中的局部区域，通过对相邻像素进行加权求和，从而突出关键区域。还有一些研究将空间注意力与其他技术相结合，如条件随机场( 杂场景时(Zhouetal.,2。还有一些研究将相结合，如注意力回归(AttentionRegression)(5.2基于条件随机场的分割方法5.3基于迁移学习的分割方法微调(finetuning)方法和自适应分割策略。微调是一种常用的迁移5.4多尺度与多任务学习(PyramidPoolingLayer),该层可以在多个尺度上提取特征，并5.5其他最新进展允许模型同时处理来自不同模态的数据(如图像、文本和语音),并增强现实(AR):深度语义分割技术在AR领域也有广泛应用。通过对真实世界场景中物体、背景等的精确分割，可以为AR应用提和长短期记忆网络(LSTM),已经被广泛用于自动驾驶场景中。这些6.2医疗影像分析域(如器官、肿瘤等)的精确划分，为医生提供更为详细和准确的信析领域得到了广泛应用。卷积神经网络(CNN)作为一种重要的深度6.3地理信息系统在地理信息系统(GIS)领域，深度语义分割算法发挥着越来越6.4物联网随着物联网(IoT)设备的普及，对实时、高效和准确的分割算PASCALVOC:PASCALVOC挑战赛是计算机视觉领域最著名的比Cityscapes:专注于城市街道场景的语义分割，包含大量的高质ADE20K:全称是“场景解析数据集”,包含复杂的室内和室外场类别准确度(ClassAccuracy):针对每个类别计算其正确分类IoU(IntersectionoverUnion)指标：也称为交并比，是语义区域与它们并集区域的比值。不同类型的IoU,如平均IoU、频权IoU备的计算能力得到了极