语义分割综述论文合集

语义分割是计算机视觉领域的重要研究方向，它旨在将图像中的每个像素分配到特定的类别，如人、车、道路等。在这个合集中，我们有六篇2016年至2018年的经典综述论文，它们深入探讨了语义分割领域的进展，特别是与深度学习技术的结合。以下是对这些论文内容的详细概述。 《Automated Driving》这篇论文关注的是自动驾驶技术中的语义分割问题。在自动驾驶场景中，准确地识别和理解环境至关重要。该论文总结了各种深度学习模型如何应用于车辆检测、道路分割和障碍物识别，并讨论了这些方法在实时性能和鲁棒性上的挑战。 第二篇，《A Review on Deep Learning Techniques Applied t》探讨了深度学习技术在语义分割中的广泛应用。它比较了卷积神经网络（CNNs）和其他类型的神经网络，如循环神经网络（RNNs）和生成对抗网络（GANs），并分析了它们在图像理解和分割任务中的优缺点。 《A Survey of Semantic Segmentation》全面回顾了语义分割的历史，从传统方法到基于深度学习的方法，包括FCN（全卷积网络）、SegNet、U-Net等标志性模型。这些模型的架构设计、训练策略以及性能对比是本文的重点。 《Recent progress in semantic image segmentation》则专注于近年来的技术进步。这篇论文详细介绍了新的损失函数、数据增强技术、以及模型融合策略，如多尺度处理和后处理技术，这些都显著提升了语义分割的精度。 接下来的《Survey of recent progress in semantic image segmentation with CNNs》进一步讨论了CNNs在语义分割中的最新进展。它涵盖了从浅层到深层的网络结构，包括ResNet、DenseNet等，并探讨了如何通过集成不同层次的特征来优化分割性能。 《A review of semantic segmentation using deep neural networks》总结了深度神经网络在语义分割中的应用，特别强调了迁移学习和模型微调的重要性。此外，这篇论文还探讨了如何处理小类别的不平衡问题，以及如何提高复杂场景的分割效果。 这些论文为我们提供了深度学习驱动的语义分割研究的全面视角，涵盖了算法设计、模型优化、实际应用等多个方面。无论是对初学者还是对资深研究者，这个合集都是一个宝贵的资源，能够帮助读者理解语义分割领域的核心概念和技术趋势。