全卷积神经网络图像语义分割方法综述

摘要：

图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩.通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结.将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法进行阐述.同时归纳了常用的公共数据集和性能的评价指标,并对常用数据集上的实验进行分析总结,对全卷积神经网络未来可能的研究方向进行展望.

关键词：图像语义分割、计算机视觉、全卷积神经网络

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展规划重点研发项目;吉林省教育厅十三五科学技术研究规划项目;符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金

在线出版日期：2022-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：45-57