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FCN 2014 DeconvNet 2015
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RefineNet 2016 PSPNet, 2016.12
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图像分割之RefineNet 论文笔记  
   
   
DeepLabv3 + : v1:2014.V2: 2016; V3: 2017;V3+:2018 GCN ,2017.3
DeepLab系列之V3+ GCN-Global Convolutional Network
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DSSPN,2018 Attention Mechanism Based
CVPR 2018:新型语义分割模型:动态结构化语义传播网络DSSPN 基于注意力的语义分割之PSANet、DANet、OCNet、CCNet、EMANet、SANet等
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CCNet,2018.11 Fast-SCNN,2019
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DANet,2019 FastFCN,2019
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DFANet,2019 ACE,2019
实时语义分割DFANet ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic Segmentation
   
Segmenter,2021.05  
Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation  
Segmenter:语义分割Transformer  
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数据集:

PASCAL VOC2012 数据集详解 | || 数据集下载地址:benchmark_RELEASE:下载地址 voc2012:下载地址

VOC2012数据集注解 || VOC2012官网介绍

MS COCO数据集详解 || 数据集官网首页 || 语义分割评价指标--mIOU


图像分割

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程,即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。

上海市浦东新区沪城环路999号