图像分割知识点总结

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分割知识点总结 1 什么是分割 原始图像，（b）语义分割，（c）实例分割和（d）全景分割。 尽管FCN意义重大，在当时来讲效果也相当惊人，但是FCN本身仍然有许多局限。比如： 1）没有考虑全局信息； 2）无法解决实例分割问题； 3）速度远不能达到实时； 4）不能够应对诸如3D点云等不定型数据基于此。 下图给出了部分研究成果与FCN的关系。 2 FCN 目前在图像分割领域比较成功的算法，有很大一部分都来自于同一个先驱：Long等人提出的Fully Convolutional Network（FCN），FCN用卷积层和池化层替代了分类网络中的全连接层，从而使得网络结构可以适应像素级的稠密估计任务。 全连接层转换成卷积层 连接不同尺度下的层 FCN可以与大部分分类网络有效结合，下表中给出了在PASCAL VOC 2011数据库下，FCN与AlexNet、FCN-VGG16和FCN-GoogLeNet结合的结果。 分割任务中的编码 ………………………………