实例分割方法研究综述

近年来,随着计算水平的不断提高,基于深度学习的实例分割方法的研究取得了巨大的突破。图像实例分割可以区分图像中同一类的不同实例,是计算机视觉领域的重要研究方向,具有十分广阔的研究前景,在场景理解、医学图像分析、机器视觉、增强现实、图像压缩和视频监控等方面取得了巨大的实际应用价值。近年来,实例分割方法的更新频率越来越高,但目前很少有文献全面系统地分析实例分割相关研究背景。对基于深度学习的图像实例分割方法进行了全面系统的分析与总结,首先,介绍目前实例分割中常用的公共数据集与评价指标,并对现有数据集面临的挑战进行了分析;其次,分别从两阶段分割方法与单阶段分割方法的特性上对实例分割算法进行梳理与总结,阐述其核心思想与设计思路,并对这两类方法的优势与不足进行总结;然后,在公共数据集上评估这些模型的分割精度和速度;最后,总结目前实例分割面临的困难与挑战,以及面对挑战的解决思路,并对未来的研究方向进行展望。     

基于深度学习的实例分割研究综述

深度学习在计算机视觉领域已经取得很大发展,虽然基于深度学习的实例分割研究近年来才成为研究热点,但其技术可广泛应用在自动驾驶,辅助医疗和遥感影像等领域。实例分割作为计算机视觉的基础问题之一,不仅需要对不同类别目标进行像素级别分割,还要对不同目标进行区分。此外,目标形状的灵活性,不同目标间的遮挡和繁琐的数据标注问题都使实例分割任务面临极大的挑战。本文对实例分割中一些具有价值的研究成果按照两阶段和单阶段两部分进行了系统性的总结,分析了不同算法的优缺点并对比了模型在COCO数据集上的测试性能,归纳了实例分割在特殊条件下的应用,简要介绍了常用数据集和评价指标。最后,对实例分割未来可能的发展方向及其面临的挑战进行了展望。     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

基于深度学习的图像语义分割方法综述

近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法.把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法.对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点,系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比,并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后,预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势.     

深度学习下的医学影像分割算法综述

医学影像分割是计算机视觉在医学影像处理中的一个重要应用领域,其目标是从医学影像中分割出目标区域,为后续的疾病诊断和治疗提供有效的帮助.近年来深度学习技术在图像处理方面取得了巨大进展,基于深度学习的医学影像分割算法逐渐成为该领域研究的重点和热点.叙述了计算机视觉下的医学影像分割任务及其难点,重点综述了基于深度学习的医学影...     

基于深度学习的实例分割研究进展

目标检测确定检测图像中目标对象所在区域及其类别,语义分割对检测图像实现像素级分类,实例分割可以定义为同时解决目标检测与语义分割问题,在分类的同时确定每个目标实例语义.实例分割网络在无人机驾驶、机器人抓取、工业筛检等领域具有重要应用意义,针对目前基于深度学习实例分割综述性文章的空白,对实例分割进展进行概述,按照单阶段实例...     

基于深度学习的图像语义分割技术研究综述

图像语义分割技术是智能系统理解自然场景的关键技术之一,作为视觉智能领域的重要研究方向,该技术在移动机器人、无人机、智能驾驶以及智慧安防等领域具有广阔的应用前景。对于图像语义分割技术的研究发展历程进行了详细评述,包括从传统的语义分割方法到当前主流的基于深度学习的图像语义分割理论及其方法,重点阐述了基于深度学习的图像语义分割技术的框架及其实现过程,进而对当前具有代表性的典型算法的效果以及优缺点进行了分析,然后归纳了算法评价指标,最后对该技术的发展进行了总结与展望。该研究对于从事图像语义分割技术的研究人员和工程技术人员均具有很好的参考意义。     

全监督学习的图像语义分割方法研究进展

近年来,随着深度学习进入计算机视觉领域,各种深度学习图像语义分割方法相继出现,其中全监督学习方法的分割效果显著超过弱监督学习方法.将全监督学习的图像语义分割方法分为五类,并对各类中最具有代表性的方法进行详细分析,重点阐述各种方法核心部分的实现过程.对语义分割领域中的主流数据集进行归纳总结,介绍了性能算法指标,并在主流数...     

基于深度学习的图像语义分割算法综述

随着自动驾驶及虚拟现实技术等领域的发展,图像语义分割方法受到越来越多的计算机视觉和机器学习研究人员的关注。首先介绍了图像语义分割领域的常用术语以及需要了解的背景概念,并介绍语义分割问题中几种经典的深度学习算法,如全卷积神经网络(FCN)、Deeplab等。最后针对当前图像语义分割算法的应用,总结展望未来研究方向。     

深度学习在染色体分割中的应用综述

染色体分析是细胞遗传学研究的基本方法,被广泛地应用在遗传疾病筛查和产前诊断中,能有效地避免重度缺陷患儿的出生,对优生优育有着积极意义.染色体分割是染色体核型分析中最为关键的一步,其目标是将染色体实例从细胞分裂中期的显微镜图像中分割出来.在实际染色体分割应用中,由于染色体实例之间极其容易发生重叠和交叉的现象,给染色体分割...     

基于深度学习的点云语义分割研究综述

近年来,深度传感器和三维激光扫描仪的普及推动了三维点云处理方法的快速发展。点云语义分割作为理解三维场景的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。随着深度学习的迅速发展并广泛应用到三维语义分割领域,点云语义分割效果得到了显著提升。主要对基于深度学习的点云语义分割方法和研究现状进行了详细的综述。将基于深度学习的点云语义分割方法分为间接语义分割方法和直接语义分割方法,根据各方法的研究内容进一步细分,对每类方法中代表性算法进行分析介绍,总结每类方法的基本思想和优缺点,并系统地阐述了深度学习对语义分割领域的贡献。然后,归纳了当前主流的公共数据集和遥感数据集,并在此基础上对比主流点云语义分割方法的实验结果。最后,对语义分割技术未来的发展方向进行了展望。     

全景分割研究综述

在计算机视觉领域, 全景分割是一个新颖且重要的研究主题, 它是机器感知、自动驾驶等新兴前沿技术的基石, 具有十分重要的研究意义. 本文综述了基于深度学习的全景分割研究的最新进展, 首先总结了全景分割任务的基本处理流程, 然后对已发表的全景分割工作基于其网络结构特点进行分类, 并进行了全面的介绍与分析, 最后对全景分割任务目前面临的问题以及未来的发展趋势做出了分析, 并针对所面临的问题提出了一些切实可行的解决思路.     

基于深度学习的图像语义分割技术研究进展

自FCN网络在2014年提出后,SegNet、DeepLab等一系列关于图像语义分割的深度学习架构被相继提出。与传统方法相比,这些架构效果更好、运算速度更快,已经能够运用于自然图像的分割处理。围绕图像语义分割技术,对常用的数据集和典型网络架构进行了梳理分析,对2017年以来的新进展进行了综合研究,利用主流评价指标对主要模型的语义分割效果进行了比较和分析。对语义分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望。     

基于深度学习的计算机视觉研究新进展

近年来,深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新.本文着眼于2016年以来的一些典型网络和模型,对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述.首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型,包括标准模型及轻量化模型等;然后总结了针对不同计算机视觉领域的主...