语义分割的几种算法

简介: 语义分割的几种算法

FCN(Fully Convolutional Network):是一种最早的全卷积神经网络,通过去掉全连接层并增加上采样层,实现了对任意尺寸图像的像素级分类。

U-Net:是一种具有对称结构的卷积神经网络,通过增加上采样和下采样路径,并使用跳跃连接来提高语义分割的性能。

SegNet:是一种基于FCN的语义分割网络,通过使用自编码器和反卷积层来增加网络的深度和宽度,并使用池化层的最大值位置进行上采样,来提高语义分割的性能。

PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network):是一种通过金字塔池化来捕捉多尺度信息的语义分割网络。通过使用不同大小的池化核来提取不同尺度的特征,并将它们合并在一起,来提高语义分割的性能。

DeepLab系列:是一种基于空洞卷积的语义分割算法,通过使用多个不同大小的空洞卷积核来捕捉多尺度信息,并通过跨通道特征集成来提高语义分割的性能。

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