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隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展及其在語義分割領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，語義分割效果得到顯著提升。對基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語義分割方法進(jìn)行分析與總結(jié)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式的不同，將現(xiàn)有的圖像語義分割分為全監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像語義分割和弱監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像語義分割，對每種方法中代表性算法的效果以及優(yōu)缺點進(jìn)行對比與分析，并闡述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對語義分割領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，歸納當(dāng)前主流的公共數(shù)據(jù)集和遙感數(shù)據(jù)集，對比主要的圖像語義分割方法的分割性能，探討當(dāng)前語義分割技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)并對其未來的發(fā)展方向進(jìn)行根望。
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