物體分割

最全綜述（圖像分割）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247487852&idx=1&sn=01245f0ddb67888243bb86e63e88c83f&chksm=97d7f4fba0a07dedf994762eaa3ae7a886211a1f2b9ba2c5f3d7dafd40b372e1120538496da1&token=748150220&lang=zh_CN#rd

2021年語義細分指南	https://nanonets.com/blog/semantic-image-segmentation-2020/

1：歷史

1：非深度學(xué)習(xí)

• 基于閾值法
  • 區(qū)域生長
  • 區(qū)域合并
  • ？怎么感覺機器學(xué)習(xí)學(xué)過這個
• 分水嶺
• 邊緣檢測
  • 并行微分算子法
• 遺傳算法

2：深度學(xué)習(xí)

• 基于特征編碼
  • VGGNet
  • ResNet
• 基于區(qū)域選擇
  • R-CNN
  • Fast R-CNN
  • Faster R -CNN
  • Mask R-CNN
    • 何凱明 ICCV2017的最佳論文，是真的牛逼！！！！！
    • 目標(biāo)檢測，目標(biāo)分類，像素級分割
    • 在 Faster R-CNN的基礎(chǔ)上，加上了Mask預(yù)測分支，并且改良了ROI Pooling，提出了ROI Align
  • Mask Scoring R-CNN
    • 華中科技大學(xué)
    • 凱明大神的評價函數(shù)只會對候選框打分，而不是分割模板，最終效果在COCO數(shù)據(jù)集超過凱明大神
• 基于RNN的圖像分割
  • ReSeg模型
  • MDRNNs模型
• 基于上采樣的分割
  • FCN
    • 圖像分割的一塊標(biāo)桿
  • SetNet
    • 解決自動駕駛和智能機器人圖像分割
• 基于提高特征分辨率的分割
  • DeepLab
• 基于特征增強的分割方法
  • PSPNet
• 使用CRF / MRF的方法
  • 馬爾科夫隨機場·

3：Github

• FCN
• UNET
• UNET++
• UNET+++
• deeplav V3

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的物体分割经典算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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