【摘 要】
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随着深度学习与图像分割的不断发展，图像全景分割已经成为计算机视觉领域的一个研究热点，许多图像全景分割方法被提出。本文综述了基于深度学习的图像全景分割研究方法，首先介绍了图像全景分割国内外的研究现状，对已有图像全景分割的方法，根据网络架构优化任务的不同进行分类阐述，主要包括：1)特征提取优化的图像全景分割，2)子任务分割优化的图像全景分割，3)子任务融合优化的图像全景分割，4) 其他图像全景分割；其
【基金项目】
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华北理工大学杰出青年基金（JQ201715）资助； 唐山市人才项目（A202110011）资助；
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随着深度学习与图像分割的不断发展，图像全景分割已经成为计算机视觉领域的一个研究热点，许多图像全景分割方法被提出。本文综述了基于深度学习的图像全景分割研究方法，首先介绍了图像全景分割国内外的研究现状，对已有图像全景分割的方法，根据网络架构优化任务的不同进行分类阐述，主要包括：1)特征提取优化的图像全景分割，2)子任务分割优化的图像全景分割，3)子任务融合优化的图像全景分割，4) 其他图像全景分割；其次简单介绍图像全景分割中常用的MS COCO、PASCAL VOC、Cityscapes、ADE20K和Mapillary Vistas5个数据集以及全景质量和解析覆盖2种评价准则；然后对典型图像全景分割方法在不同数据集上进行了性能比较；接着列举了图像全景分割在医学、自动驾驶、无人机、农业、畜牧业、军事等领域的应用；最后指出了现有方法在复杂场景应用、实时性、冲突等方面存在的不足与挑战，并探讨了基于简单统一框架的图像全景分割、实时的高质量图像全景分割、复杂应用场景下图像全景分割等未来研究方向。
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