语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。
2021-12-21 14:32:45
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本综述将基于深度学习的医学和非医学图像分割解决方案分为六大组:深度架构、基于数据合成、基于损失函数、排序模型、弱监督和多任务方法，并对每一组的贡献进行全面综述。然后，针对每一组，我们分析了每一组的不同，并讨论了当前方法的局限性和未来语义图像分割的研究方向。
2021-07-16 16:04:46
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2020年之前最全新的语义分割综述，里面所涉及的论文都是比较经典的。里面对过去的语义分割做了一个系统的总结，方便初学者学习，以及写文献综述
2021-03-09 19:09:57
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本文主要对2015年以后的语义分割方向的发展做了详细的阐述，以及现阶段的相关问题做了汇总。本研究适用于语义分割方向的入门了解，以及写该方向的文献综述。
2021-03-08 17:07:43
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本来想免费的，可惜系统设置了最小资源分是2分。如有侵权请删除。
2019-12-21 19:39:33
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