文章摘要
张新明,祝晓斌,蔡强,刘新亮,邵玮,王磊.图像语义分割深度学习模型综述[J].高技术通讯(中文),2017,27(9-10):808~815
图像语义分割深度学习模型综述
  
DOI:
中文关键词: 深度学习, 语义分割, PASCAL VOC, 卷积神经网络
英文关键词: 
基金项目:
作者单位
张新明  
祝晓斌  
蔡强  
刘新亮  
邵玮  
王磊  
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中文摘要:
      阐述了图像语义分割实质上是像素级别的密集分类的概念,及其在计算机视觉领域中的核心地位和应用意义。全面综述了图像语义分割算法的常用分类方法及最新成果,详尽比较了图像语义分割深度学习模型在PASCAL VOC 2012数据集上的像素准确率、平均像素正确率、平均交叠率、频率加权交叠率四个方面的实际表现性能,同时给出了模型的平均耗时、底层框架、实现语言、代码可读性、部署难度信息。最后对语义分割领域的发展进行了总结和展望,指出了模型面临的训练数据集不足、参数优化困难和结构单一的问题。
英文摘要:
      
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