基于深度学习的图像分割研究

资 源 简 介

基于深度学习的图像分割研究

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉领域的一项基础任务，其目标是将图像划分为多个有意义的部分或对象。近年来，深度学习技术在图像分割领域取得了显著进展，特别是卷积神经网络（CNN）的引入极大地提升了分割的准确性和效率。

深度学习图像分割主要分为两大类：语义分割和实例分割。语义分割旨在为每个像素分配一个类别标签，而实例分割则更进一步，需要区分同一类别中的不同个体。典型的网络架构包括FCN（全卷积网络）、U-Net、Mask R-CNN等，它们通过编码器-解码器结构、跳跃连接等技术来捕捉多尺度特征并保留空间信息。

当前研究热点集中在提高小目标分割精度、处理遮挡情况以及降低计算复杂度等方面。随着Transformer架构在视觉任务中的应用，基于注意力机制的图像分割方法也展现出巨大潜力。