基于深度学习的图像分割技术进展研究

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自FCN网络在2014年提出后,SegNet、DeepLab、Mask R-CNN等一系列关于图像分割的深度学习网络被相继提出。相比于传统方法,这些网络效果更好、运算速度更快,已经能成熟运用于自然图像的分割处理。本文针对图像分割技术的两个细分领域——语义分割与实例分割,分别对现阶段有代表性的算法架构进行了梳理和总结,最后对图像分割技术在军事领域的应用前景进行了展望。
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