【摘 要】
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语义分割是对图像中的每个像素点进行分类,将图像分割成若干个具有特定语义类别的区域,是计算机视觉领域的核心技术。近年来,卷积神经网络(CNN)不断取得突破性进展,利用深度
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语义分割是对图像中的每个像素点进行分类,将图像分割成若干个具有特定语义类别的区域,是计算机视觉领域的核心技术。近年来,卷积神经网络(CNN)不断取得突破性进展,利用深度学习方法处理语义分割问题展示出具大的潜力。从语义分割的定义出发,探讨了目前语义分割领域存在的挑战。在介绍CNN相关原理的基础上,详细对比了几种用于语义分割算法评测的数据集,重点对近年来语义分割领域基于解码器、信息融合和循环神经网络(RNN)的深度学习方法进行综述。最后进行总结和展望,阐述了未来语义分割领域需进一步丰富数据库场景、提高算法实时性和开展3D点云语义分割的发展趋势。
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