基于DCNN的图像语义分割综述
魏云超
赵耀
1.北京交通大学 计算机与信息技术学院,北京,1000442.北京交通大学 计算机与信息技术学院,北京,100044
摘要：图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解。近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的出现,极大地推动了语义分割的发展。本文从语义分割的基本定义出发,对语义分割中存在的困难和挑战进行了分析和描述。总结了目前用于评测语义分割算法的典型数据库,并以PASCAL VOC数据库为主线对近年来基于DCNN的语义分割算法进行了梳理和总结。最后对语义分割未来的研究重点进行了探讨和预测。
关键词：图像语义分割深度学习深度卷积神经网络
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家科技重大专项资金资助(2016YFB0800404)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 82-91 )
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