深度語義分割算法綜述

深度語義分割算法綜述1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀深度語義分割算法的研究現(xiàn)狀呈現(xiàn)出多元化和交叉融合的趨勢。1.3研究內(nèi)容與方法Cityscapes、ADE20K等。這些數(shù)據(jù)集涵蓋了不同場景、尺度和類別評估指標(biāo)是衡量算法性能的重要標(biāo)準(zhǔn)，最常用的評估指標(biāo) (交并比)、Dice系數(shù)、mIoU(平均交并比)等。IoU計算像素級分mIoU綜合了IoU和Dice系數(shù)，能夠更全面地評價算法的性能。習(xí)模型主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短 (FCN)是一種重要的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它將傳統(tǒng)CDeepLab等，它們通過引入殘差連接、注意力機制等技術(shù)，進(jìn)一步提2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)元(或節(jié)點)相互連接構(gòu)成。這些神經(jīng)元通過特定的權(quán)重進(jìn)行連接，在深度語義分割算法中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是最為核心的組全卷積網(wǎng)絡(luò)(FullyConvolutionalNetwork,FCN)的出現(xiàn)為語2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度 (卷積核)對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行局部感受野的操作，從而提取出輸入數(shù)據(jù)的特征。在卷積層之后，通常跟隨一個池化層(PoolingLayer),2.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一種廣泛應(yīng)用2.4生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是近年來深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要突破之一，一些研究工作還將GAN與其他技術(shù)相結(jié)合，如UNet和注意力機語義分割算法已經(jīng)取得了顯著的成果，全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)的出3.1語義分割的定義應(yīng)用于語義分割任務(wù)中，如SENet和PSPNet等模型，它們能夠更好3.2語義分割的常用方法3.3深度語義分割的特點高精度分割：深度學(xué)習(xí)模型，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和注意力機制等。這些創(chuàng)新算中的局部區(qū)域，通過對相鄰像素進(jìn)行加權(quán)求和，從而突出關(guān)鍵區(qū)域。還有一些研究將空間注意力與其他技術(shù)相結(jié)合，如條件隨機場( 雜場景時(Zhouetal.,2。還有一些研究將相結(jié)合，如注意力回歸(AttentionRegression)(5.2基于條件隨機場的分割方法5.3基于遷移學(xué)習(xí)的分割方法微調(diào)(finetuning)方法和自適應(yīng)分割策略。微調(diào)是一種常用的遷移5.4多尺度與多任務(wù)學(xué)習(xí)(PyramidPoolingLayer),該層可以在多個尺度上提取特征，并5.5其他最新進(jìn)展允許模型同時處理來自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)(如圖像、文本和語音),并增強現(xiàn)實(AR):深度語義分割技術(shù)在AR領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。通過對真實世界場景中物體、背景等的精確分割，可以為AR應(yīng)用提和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM),已經(jīng)被廣泛用于自動駕駛場景中。這些6.2醫(yī)療影像分析域(如器官、腫瘤等)的精確劃分，為醫(yī)生提供更為詳細(xì)和準(zhǔn)確的信析領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作為一種重要的深度6.3地理信息系統(tǒng)在地理信息系統(tǒng)(GIS)領(lǐng)域，深度語義分割算法發(fā)揮著越來越6.4物聯(lián)網(wǎng)隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的普及，對實時、高效和準(zhǔn)確的分割算PASCALVOC:PASCALVOC挑戰(zhàn)賽是計算機視覺領(lǐng)域最著名的比Cityscapes:專注于城市街道場景的語義分割，包含大量的高質(zhì)ADE20K:全稱是“場景解析數(shù)據(jù)集”,包含復(fù)雜的室內(nèi)和室外場類別準(zhǔn)確度(ClassAccuracy):針對每個類別計算其正確分類IoU(IntersectionoverUnion)指標(biāo)：也稱為交并比，是語義區(qū)域與它們并集區(qū)域的比值。不同類型的IoU,如平均IoU、頻權(quán)IoU備的計算能力得到了極