"多模态特征融合的遥感图像语义分割网络" 本文介绍了一种多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，称为MMFNet。该网络能够融合 IRRG(Infrared、Red、Green)图像和 DSM(Digital Surface Model)图像，提取融合后的特征，并使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。 MMFNet 网络的架构主要包含以下几个部分： 1. 编码器：使用双输入流的方式同时提取 IRRG 图像的光谱特征和 DSM 图像的高度特征。 2. 解码器：使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)提取融合后的特征，并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。 3. 复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块：提取跳跃连接的多尺度特征。 实验结果表明，MMFNet 网络在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的 Vaihingen 和 Potsdam 数据集上取得了 90.44%和 90.70%的全局精确度，相比较与 DeepLabV3+、OCRNet 等通用分割网络和 CEVO、UFMG_4 等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。 本文的贡献在于： 1. 提出了多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够融合 IRRG 图像和 DSM 图像，提高了遥感图像语义分割的精确度。 2. 引入了残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块，提高了网络的表达能力和泛化能力。 本文提出了一个多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够提高遥感图像语义分割的精确度和泛化能力，有助于国土资源规划、智慧城市等领域的应用。

SSN(结构分割网络)时序行为检测

利用分割网络对树叶图像进行分割的数据集(共18600张图片），采用基于U-net的语义分割网络对叶片图像进行分割，并设置适当的阈值 利用分割网络对树叶图像进行分割的数据集(共18600张图片），采用基于U-net的语义分割网络对叶片图像进行分割，并设置适当的阈值

开发了一个新的边界感知分割网络BASNet， 由一个深度监督的编码器-解码器和一个残差细化模块组成，以及一个融合BCE、SSIM和IoU的新的混合损失来监督精确图像分割的训练过程。

实时语义分割网络DDRNet项目工程，已调试成功，运行结果展示如下 2022-05-05 07:35:32,001 Loss: 0.457, MeanIU: 0.7796, Best_mIoU: 0.7802 2022-05-05 07:35:32,001 [0.98194617 0.85180647 0.92407255 0.58784785 0.59236745 0.64585143 0.69415029 0.76973187 0.92413451 0.6401672 0.94537195 0.81574417 0.63227908 0.94934242 0.80143391 0.87566783 0.7885714 0.63113426 0.76087927] 2022-05-05 07:35:32,174 Hours: 41 2022-05-05 07:35:32,174 Done

包含FCN、UNet、segnet、enet、deeplab_xception_done、BiSeNet、DFN、ExFuse、Fusionnet、Light_weight_RefineNet、linknet、RedNet等等

 文中提出了一种肝脏在CT（Computed Tomography）图像中的半监督自动分割方法。该方法采用深度协同训练模型以解决医学图像领域中有标签数据获取困难且成本高的问题。首先利用有标签数据建立U-Net和2D V-Net两种分割网络，并分别对无标签数据进行分割，然后对分割结果进行粗略挑选，再进行精细挑选，最后将置信度较高的伪标签加入到训练集中，重复此过程直到对验证集分割结果的Dice值不再增大时为止。提出的方法可以减少迭代过程中累积的误差，在2017 Liver Tumor Segmentation（LiTS）数据集上的结果表明，该方法与全监督学习相比可以有效提高分割精度。

https://github.com/NathanUA/U-2-Net工程的预训练模型，u2netp.pth，u2net.pth已有作者上传

一个已训练完备的语义分割网络的MATLAB程序源代码，希望对大家有用，尤其是在校大学生，及语义分割初学者。

在此记下AlexNet等八个经典网络的架构、创新点等，以供参考。