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     语义分割模型发展 本章主要讲解的是语义分割网络模型的发展：FCN 、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、GAN语义分割。 3 语义分割模型发展 语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉任务（图像分类，...

     1. 什么是语义分割? 语义分割是一种将图像中的每个像素划分为一类的图像分析过程。 这与人类在默认情况下一直在做的事情类似。当我们看到某样东西时，我们下意识地试图将图像的哪一部分“分割”成一个预定义的类/...

     语义分割 PDF：part-2_13.pdf (d2l.ai) 视频：46 语义分割和数据集【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili 语义分割（semantic segmentation）问题重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测...

     1、SOD的多类别语义分割 2、将作者二类别语义分割改为多类别语义分割 3、具体可参考文章：https://blog.csdn.net/jin__9981/article/details/132712093 4、文章展示了多类别效果、代码修改内容、可行性

     起源于美国加州大学伯克利分校的这项工作为语义分割引入了端到端的全卷积网络，在网络结构中，重新利用ImageNet的预训练网络用于语义分割，使用了反卷积层进行上采样并且引入跳跃连接来改善上采样粗糙的像素定位。

        语义分割任务可以看作像素级的分类任务，在设计基于语义分割的深度学习架构时，尤其是在伪装目标分割的特殊场景下，损失/目标函数的选择非常关键，会直接影响到算法的学习过程，进而影响到模型的收敛速度、分割...

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