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。
Apr, 2017
该研究综述了像素级语义分割的不同技术，讨论了分割算法的评估指标和数据集，包括非监督方法、决策森林和支持向量机等传统方法，介绍了基于卷积神经网络的最近出版的方法，并讨论了分割算法的典型问题。此外给出了分割算法的分类。
Feb, 2016
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
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
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
本文分析总结了几种图像分割算法并比较了它们的优缺点，同时预测了图像分割结合这些算法的发展趋势。
Jul, 2017
该研究通过对不同模型进行实验，探讨了通过使用熵等简单度量方法来捕捉高召回率的错分情况，以分析语义分割中的失败案例和预测准确性的问题。
Jun, 2024
研究降低语义分割标注成本对行为克隆代理学习的影响，发现利用视觉抽象表示可实现更佳的标注效率和驾驶性能，并发现了其他训练优势。
May, 2020
半监督语义分割领域伪标签方法的综述，从不同角度分类并介绍了特定应用领域的具体方法，还探讨了伪标签技术在医学图像分割中的应用，并提出了一些可行的未来研究方向来解决现有挑战。
Mar, 2024
本文综述了基于深度卷积神经网络的语义分割、实例分割、全景分割模型的发展历程、架构细节、超参数调整和性能表现，并对不同数据集上的性能进行了比较。