基于深度神经网络的图像语义分割综述

摘要

近年来,基于深度学习的方法在计算机视觉、模式识别等领域取得了令人鼓舞的成就,并且在图像分类、目标检测等方面的精度已经超过人类手工操作.图像语义分割作为场景理解的基础,分割的精度直接决定着诸如自动驾驶、三维重建、无人机控制与目标识别等应用的质量.本文首先简要介绍了图像分割问题的历史发展脉络,而后重点针对采用深度学习方法的图像分割进行阐述,包括基于全卷积网络以及基于整合图像上下文知识的方法,并分析其优缺点,最后,对未来可能的发展趋势与研究热点进行了展望.