1、语义分割

语义分割是计算机视觉中的关键任务之一。现实中,越来越多的应用场景需要从影像中推理出相关的知识或语义(即由具体到抽象的过程)。作为计算机视觉的核心问题,语义分割对于场景理解的重要性日渐突出。

2、语义分割研究现状

(1)传统方法:Normalized cut 、Structured Random Forests 、SVM···
(2)深度学习卷积神经网络: FCN、 SegNet 、 LinkNet···

3、传统方法代表问题


在实际运用中,每运行一次 Ncut,只能切割一次图片,为了分割出图像上的多个物体,需要多次运行,下图示例了对原图 a 进行 7 次 N-cut 后

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