A Survey On Image Semantic Segmentation Methods With Convolutional Neural Network

人工智能 计算机科学 基于分割的对象分类 图像分割 尺度空间分割 分割 卷积神经网络 模式识别(心理学) 深度学习 基于最小生成树的图像分割 计算机视觉
作者
Fang Cao,Bao Qinghai
出处
期刊:International Conference on Communications 被引量:17
标识
DOI:10.1109/cisce50729.2020.00103
摘要

Image semantic segmentation is an important branch in the field of AI. Traditional semantic segmentation algorithms are mostly specific to the problem, and there is no universal segmentation algorithm suitable for all images. But deep learning approaches can solve this problem. Recently convolutional neural network is a widely used model in image segmentation, target recognition and scene classification, and has achieved great success. This survey introduces what image semantic segmentation is, what the semantic segmentation approaches are, and the methods of image segmentation with CNN. Next, we present several data sets that are often used in image segmentation experiments. Finally, these deep learning algorithms of image segmentation are analyzed and compared appropriately.

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