基于深度学习的图像语义分割技术研究进展

来源：计算机工程与应用杂志2020年第2期北京时间：

作者：梁新宇，罗晨，权冀川，肖铠鸿，高伟嘉

单位：1.陆军工程大学 指挥控制工程学院，南京 210007 ；2.陆军工程大学 通信工程学院，南京 210007；3.中国人民解放军68023部队

摘要：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。

关键词：深度学习,图像分割,语义分割