提出一种基于卷积神经网络的Region Proposal方法R-CNN，它与CNN结合起来使用更高的上下文信息，加上有监督的预培训方法，实现了在PASCAL VOC 2012数据集上的平均准确率mAP达到53.3%。

Nov, 2013

该研究论文结合深度卷积神经网络和概率图模型的方法来解决像素级分类（语义图像分割）任务中深层网络往往无法精确定位目标分割的问题，并通过将深层网络的响应与全连接条件随机场相结合，提出了一种 DeepLab 系统。定量实验表明，该方法在 PASCAL VOC-2012 语义图像分割任务中，IOU 精度可达 71.6％。

Dec, 2014

本研究探讨了物体分割的任务，通过使用语义分割系统和限制玻尔兹曼机的有益信息，结合Dense CRF标签，采用判别式方法提高了语义部分分割的性能，并在PASCAL数据集上展示了优越的性能。

May, 2015

本文提出了一种基于卷积神经网络的Fully Convolutional Networks（FCN）方法，可以用于图像的深度语义分割。通过该方法，我们成功地提高了 PASCAL VOC、NYUDv2、SIFT Flow 和 PASCAL-Context 等公开数据集上的 segmentation 模型的性能，并且推断速度远快于之前的相关工作。

May, 2016

本文提出了一种利用Deep Learning完成语义图像分割的方法，通过引入atrous convolution以及atrous spatial pyramid pooling来解决对象掩模问题，并结合max-pooling和downsampling与全连接条件随机场（CRF）来提高对象边界的定位准确性，在PASCAL VOC-2012等数据集上全面超越了以往的成果。

Jun, 2016

本文提出了一种基于深度学习的DeepVoting算法，该算法可以检测物体的语义部位，即使存在局部遮挡的情况，并可以同时进行端到端的优化，通过提取局部视觉线索和空间关系进行投票机制，实现了该任务。

Sep, 2017

本论文提出了一种新的基于弱监督和半监督框架的语义分割系统，可以处理包括对象、部分、杂物和属性在内的无限数量的概念，通过训练深度神经网络，产生视觉-语义嵌入，在完全注释的数据集上训练注意力驱动类无关分割网络。

Aug, 2018

本文旨在通过采用对比优化目标中的预定中级先验，引入了一个两步框架来学习像素嵌入，从而解决了计算机视觉中的无监督语义表示学习问题，并证明此方法优于现有方法。

Feb, 2021

本文介绍了以往自我监督的学习方式大多聚焦于图像级的表示学习，不能为无监督图像分割等需要空间多样的表示的任务带来改进，通过自我监督学习物体部件提出了新的解决途径，并结合目前趋势的Vision Transformer，利用稠密聚类任务进行空间标记的微调，取得了在语义分割基准测试上超过17%-3%的最先进结果，且在完全无监督分割方面也具有重大潜力。

Apr, 2022

本文提出了一种基于图像文本交互的语义分割模型ViL-Seg，通过无需密集标注的方式，利用网络上自然存在的图像和文本数据，学习到能够直接分割任意开放世界类别对象的能力，实验结果在三个基准数据集上优于需要数据标注的零样本分割方法。

Jul, 2022