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基于深度学习的图像全景分割综述
1
作者
滕书华
杨兰仕
+1 位作者
王仕果
张业忠
《激光与红外》
北大核心
2025年第5期798-807,共10页
全景分割融合了语义分割和实例分割,在计算机视觉领域具有重要意义和应用价值,对医学、自动驾驶、无人机等多领域的发展具有极大促进作用。当前,基于深度学习的图像全景分割技术已成为主流方法,并在多个领域获得了广泛应用。本文首先回...
全景分割融合了语义分割和实例分割,在计算机视觉领域具有重要意义和应用价值,对医学、自动驾驶、无人机等多领域的发展具有极大促进作用。当前,基于深度学习的图像全景分割技术已成为主流方法,并在多个领域获得了广泛应用。本文首先回顾了深度学习在全景图像分割任务中的研究成果,介绍了全景分割的基本处理过程及相关概念,以及常用的全景图形分割数据集和评估指标;然后给出了基于网络结构进行分类的深度学习图像全景分割模型,举例说明了其图像全景分割在医学、自动驾驶、无人机等领域的典型应用;最后指出了现有方法存在的一些问题与不足,并对全景图像分割未来的研究方向进行了展望。
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关键词
计算机视觉
深度学习
全景分割
语义分割
实例分割
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职称材料
题名
基于深度学习的图像全景分割综述
1
作者
滕书华
杨兰仕
王仕果
张业忠
机构
湖南第一师范
学院
电子信息
学院
长沙理工大学计算机科学与工程学院
中国中铁股份有限公司
出处
《激光与红外》
北大核心
2025年第5期798-807,共10页
基金
湖南省自然科学基金项目(No.2023JJ30185)
湖南省教育厅科学研究重点项目(No.22A0640)
166工程专项项目(No.232CXCYT105010501)资助。
文摘
全景分割融合了语义分割和实例分割,在计算机视觉领域具有重要意义和应用价值,对医学、自动驾驶、无人机等多领域的发展具有极大促进作用。当前,基于深度学习的图像全景分割技术已成为主流方法,并在多个领域获得了广泛应用。本文首先回顾了深度学习在全景图像分割任务中的研究成果,介绍了全景分割的基本处理过程及相关概念,以及常用的全景图形分割数据集和评估指标;然后给出了基于网络结构进行分类的深度学习图像全景分割模型,举例说明了其图像全景分割在医学、自动驾驶、无人机等领域的典型应用;最后指出了现有方法存在的一些问题与不足,并对全景图像分割未来的研究方向进行了展望。
关键词
计算机视觉
深度学习
全景分割
语义分割
实例分割
Keywords
computer vision
deep learning
panoramic segmentation
semantic segmentation
instance segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的图像全景分割综述
滕书华
杨兰仕
王仕果
张业忠
《激光与红外》
北大核心
2025
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