关于图像分割的论文

资 源 简 介

关于图像分割的论文

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向，近年来随着深度学习技术的发展取得了显著进展。该技术旨在将图像划分为具有特定语义的区域，广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等领域。

当前主流的图像分割方法主要分为三类：语义分割、实例分割和全景分割。语义分割为每个像素分配类别标签，实例分割则进一步区分同类物体的不同个体，而全景分割是前两者的结合。

深度学习在图像分割中的应用主要包括全卷积网络（FCN）、U-Net、Mask R-CNN等经典架构。这些模型通过编码器-解码器结构、跳跃连接、注意力机制等技术不断提升分割精度。近年来，基于Transformer的模型如SETR和Swin Transformer也在分割任务中展现出优异性能。

图像分割的评估指标通常采用交并比（IoU）、Dice系数等，这些指标能有效衡量预测分割结果与真实标注的重合程度。同时，数据增强、损失函数设计、后处理技术等都是提升模型性能的关键因素。