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基于深度学习的语义分割算法综述

摘要:图像的语义分割是对图像中的每个像素标注其所属的类别。在航天领域,语义分割技术可用于定位航天器及其零部件,为航天器故障排除、部件维修、太空垃圾清理等在轨服务创造条件。近几年,全部或部分使用深度学习时,语义分割的效果获得了很大的提升。本文对基于深度学习的语义分割算法进行综述。首先介绍常用的数据集和通用的深度神经网络,随后对两类具有重大实用意义的分割算法:编码器-解码器算法和整合上下文信息算法进行总结。最后对语义分割的发展进行了展望。

关键词:
  • 深度学习  
  • 语义分割  
  • 全卷积网路  
  • 整合上下文信息算法  
作者:
赵霞; 白雨; 倪颖婷; 陈萌; 郭松; 杨明川; 陈凤
单位:
同济大学电子与信息工程学院; 上海200092; 上海宇航系统工程研究所; 上海201109; 上海航天技术研究院; 上海201109
刊名:
上海航天

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:上海航天

上海航天杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:31-2169/V。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1984年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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