基于深度学习的图像实例分割技术研究进展

• 作者: 权冀川 林洗坤 梁新宇 肖铠鸿
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 图像分割 实例分割
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 2476-2486
• 页数: 11页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.025

摘要

随着深度学习算法在图像分割领域的成功应用,在图像实例分割方向上涌现出一大批优秀的算法架构.这些架构在分割效果、运行速度等方面都超越了传统方法.本文围绕图像实例分割技术的最新研究进展,对现阶段经典网络架构和前沿网络架构进行梳理总结,结合常用数据集和权威评价指标对各个架构的分割效果进行比较和分析.最后,对目前图像实例分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望.