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面向機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的CNN語(yǔ)義分割方法進(jìn)展

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

摘要：圖像分割是機(jī)器視覺(jué)的關(guān)鍵步驟。本文針對(duì)目前經(jīng)典圖像分割方法、基于圖論的圖像分割方法與語(yǔ)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(yǔ)義分割存在問(wèn)題,系統(tǒng)比較編-解碼器、多孔卷積等端到端語(yǔ)義分割架構(gòu)的結(jié)構(gòu)、體系演進(jìn)、特點(diǎn)及趨勢(shì)、技術(shù)水平,指出CNN端到端語(yǔ)義分割方法的并聯(lián)模塊設(shè)計(jì)、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(píng)價(jià)規(guī)則算法、輔助標(biāo)注、邊緣智能計(jì)算和并行調(diào)度計(jì)算結(jié)合是研究重要趨勢(shì)。

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