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基于深度学习的图像语义分割方法综述
文献摘要：
图像语义分割技术是计算机视觉领域的核心研究内容之一,在生产生活中有着广泛的应用需求.随着计算机性能的提升和深度学习技术的不断发展,研究者们对图像语义分割的实际效果和性能有着越来越高的研究热情.文章通过对图像语义分割方法的研究整理,梳理出现阶段图像语义分割研究的主要问题,针对这些主要问题整理了研究者们提出的解决方法和思路,介绍了语义分割领域常用的公共数据集以及算法性能评价标准,最后对各个算法进行性能的比较和评价,并对图像语义分割领域下一步的研究热点方向进行了展望.
文献关键词：
图像语义分割;卷积神经网络;深度学习;计算机视觉;图像分割数据集
中图分类号：
作者姓名：
王可;沈川贵;罗孟华
作者机构：
贵州财经大学信息学院 贵州贵阳 550025;贵州财经大学大数据应用与经济学院(贵阳大数据金融学院) 贵州贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]王可;沈川贵;罗孟华-.基于深度学习的图像语义分割方法综述)[J].信息技术与信息化,2022(04):23-30
A类：
B类：
图像语义分割,分割方法,方法综述,语义分割技术,计算机视觉,应用需求,深度学习技术,实际效果,方法和思路,公共数据,算法性能,性能评价,图像分割数据集
AB值：
0.233993
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