Apr, 2017

应用于语义分割的深度学习技术综述

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TL;DR该论文综述了应用于各种应用领域的基于深度学习技术的图像语义分割方法，描述了该领域的术语和必要的背景概念，并评估了现有方法的贡献和意义，并给出了相应的定量结果和讨论。
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发现论文，激发创造
  • 利用深度学习进行图像分割：综述

    本文综述了关于图像分割的研究，特别关注了基于深度学习模型的语义分割和实例分割方法，包括全卷积像素标定网络、编码器 - 解码器架构、多尺度与基于金字塔的方法、循环神经网络、视觉注意力模型和对抗生成模型。我们探讨了这些深度学习模型的相似性，能力和挑战，并讨论了未来的研究方向。

    Jan, 2020

  • 深度学习图像分割技术理解

    本研究从分析角度探讨深度学习技术在图像分割领域的应用，以提升读者对各种图像分割方法内部机理的直观理解。

    Jul, 2019

  • 深度语义分割的三重审视：注重效率、时间性和深度感知的设计

    本文针对自主行驶场景下的语义分割问题进行了调研，从模型开发、RGB-D 数据集集成、时域信息模型三个方面讨论了目前最相关和最新的深度学习方法，旨在为读者提供关于这一激动人心和具有挑战性的研究领域的最新进展。

    Mar, 2023

  • 关于视频分割的深度学习技术调查

    该论文综述了在视频分割中使用的深度学习算法，其中包括了对象分割和语义分割，同时提供了这两种方法和数据集的详细概述，以及在几个知名数据集上的性能评估和未来研究的机会。

    Jul, 2021

  • 基于深度学习的三维实例与语义分割：一份综述

    该研究主要讨论了基于深度学习的三维分割在点云数据处理中的应用，并评估了不同分割算法对不同数据集的竞争力以及最常使用的处理流程、其优势、限制、未来研究方向等。

    Jun, 2024

  • 自然与医学图像的深度语义分割综述

    本文对基于深度学习的医学和非医学图像分割解决方案进行归类，并从六个主要类别 —— 深度架构、数据合成、损失函数、顺序模型、弱监督和多任务方法对其进行综合性评估。进一步地，对于每一组，我们分析了这些组合的每一个变种，并讨论了当前方法的局限性和未来研究方向。

    Oct, 2019

  • 自动驾驶深度语义分割：分类、路线图和挑战

    本文旨在从自动驾驶的角度探索语义分割问题，首先进行了一般性的分类调查，然后讨论了其在自动驾驶中的应用。其次，列出了将其部署到需要高精度和鲁棒性的安全系统中的挑战，探讨了替代使用独立语义分割模块的不同方法。最后，基于 CamVid 数据集对不同的语义分割架构进行了实证评估。

    Jul, 2017

  • 基于深度学习的三维分割：一份调查报告

    综述了近期基于深度学习的三维物体分割，涵盖了 150 多篇文章，总结了最常用的算法流程、讨论了它们的优缺点，并分析了这些分割方法的竞争结果，最后提出了未来的研究方向。

    Mar, 2021

  • 实时语义分割：遥感中的简要调查与比较研究

    远程感知影像的实时语义分割是一个具有挑战性的任务，需要在效果和效率之间进行权衡。本论文总结了设计高效深度神经网络的基本压缩方法，并对远程感知影像的实时语义分割的最新发展进行了简要而全面的调查。实验结果表明，现有的大多数高效深度神经网络都具有良好的分割质量，但它们存在推理速度低（即高延迟率）的问题，可能限制了它们在实时应用中的部署能力。我们对远程感知影像实时语义分割的当前趋势和未来研究方向提供了一些见解。

    Sep, 2023

  • 深度学习技术在三维点云分类和语义分割中的综述

    本研究综述了深度学习在点云处理中的最新进展、挑战和潜在研究方向，重点关注点云分析中的 3D 形状分类和语义分割两个主要任务。

    May, 2024