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基于卷积神经网络的图像分割研究综述( Convolutional neural network based image segmentation: a review )
S Rehman H Ajmal U Farooq QU Ain A Hassan
目标识别和语义分割一直是计算机视觉领域中传统场景理解中最常见的两个问题。在过去的几年里，由于深度学习的使用增加，报告了重大突破，深度学习通过自己学习问题的特定特征提供了令人信服的替代方案。本文对常用的神经网络框架&卷积神经网络(CNN)进行了综述。因此，本文提出了一种分类方案来分析用于图像分割的深层网络。在此方案下，本文回顾了13种基于语义分割、实例分割和混合分割的方法，并根据它们的分割方式对它们进行了分类。从这些方法的类别、方法体系结构的新颖性以及与传统方法相比较的特点等方面对这些方法进行了评述。对这些图像分割方法的最新回顾和分析表明，深度学习正日益成为图像分割的一个重要组成部分，深度学习算法的改进可以解决计算机视觉问题。
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