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用于图像分割的CNN
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SegNet的全称是"用于图像分割的深度卷积编码器-解码器架构"，事实上，大多数语义分割方法都遵循这种基本架构，它们的编码器都是用VGG16，解码器都仿照U-NET——多次上采样后再卷积。
图像分割主要有两种类型：语义分割和实例分割。 另外，还有另一种类型叫做全景分割，它是两种基本分割过程的统一版本。 图1显示了不同类型的分段，图2显示了相同的示例。 在后面的章节中，我们详细讨论了不同的基于CNN的图像分割技术的研究现状。
论文2： CM-UNet: Hybrid CNN-Mamba UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation CM-UNet：一种用于遥感图像语义分割的混合CNN-Mamba UNet 方法 CNN编码器：采用ResNet作为编码器，提取多尺度文本信息，为后续的语义分割提供丰富的局部特征。 CSMamba块：设计了CSMamba块作为核心分割解码器，利用Mamba块捕捉长距离依赖 ...
在前面八讲中，笔者和大家一起研读了关于目标检测算法的将近 10 篇论文，对两阶段的目标检测 R-CNN 系列算法和一步走的 yolo 系列算法有了一个全面的了解和概况。从本节开始，笔者将继续花费几讲的时间来研读关于 语义分割 和实例分割相关的经典网络和论文，以期对 深度学习 计算机视觉 的第 ...
本文深入探讨了图像分割技术，特别是FCN和MaskR-CNN在实例分割中的应用。FCN通过全卷积网络实现像素级分类，解决语义分割问题。MaskR-CNN在此基础上增加了实例分割功能，利用特征金字塔网络（FPN）和RoiAlign层提高定位精度。此外，文章还介绍了反卷积在上采样中的作用以及在MaskR-CNN中如何生成分割 ...
结论 使用神经网络进行图像分割是一种强大的技术，可以对视觉数据进行详细而精确的分析。 借助 FCN、U-Net、SegNet 和 Mask R-CNN 等架构，神经网络极大地推动了该领域的发展，为各种分割任务提供了强大的解决方案。
卷积神经网络（CNN）的作用远不止分类那么简单! 在本文中，我们将看到卷积神经网络（CNN）如何在图像实例分割任务中提升其结果。 自从 Alex Krizhevsky、Geoff Hinton 和 Ilya Sutskever 在 2012 年赢得了 ImageNet 的冠军，卷积神经网络就成为了分割图像的黄金准则。
U-Net 是在医学图像分割中广泛应用的网络结构，它具有对称的U型设计，由一个收缩路径（用于捕获上下文）和一个对称的扩展路径（用于精确定位）组成。
相反的，我们使用 双线性差值 来精确地了解像素 2.93 中的所有内容。 这在很大程度上让我们避免 RoIPool 所造成的错位。 一旦这些掩码生成，Mask R-CNN 将它们与来自 Faster R-CNN 的分类和边界框组合起来，以产生如此奇妙的精确分割： 代码
Mask R-CNN 是一种用于实例分割（Instance Segmentation）的深度学习模型，它是在Faster R-CNN的基础上进行改进而来的。 Mask R-CNN不仅可以检测图像中的对象，还可以为每个检测到的对象生成一个像素级的分割掩模（mask），从而实现对对象的精确分割。