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面向機器視覺檢測的CNN語義分割方法進展

黃堅; 劉桂雄 華南理工大學(xué)機械與汽車工程學(xué)院院; 廣州510641

摘要：圖像分割是機器視覺的關(guān)鍵步驟。本文針對目前經(jīng)典圖像分割方法、基于圖論的圖像分割方法與語義分割方法,尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)應(yīng)用于語義分割存在問題,系統(tǒng)比較編-解碼器、多孔卷積等端到端語義分割架構(gòu)的結(jié)構(gòu)、體系演進、特點及趨勢、技術(shù)水平,指出CNN端到端語義分割方法的并聯(lián)模塊設(shè)計、多孔卷積層多孔比例選取、其他多尺度特征提取算法均值得深入研究,分割方法與評價規(guī)則算法、輔助標注、邊緣智能計算和并行調(diào)度計算結(jié)合是研究重要趨勢。

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