深度学习的实例分割技术研究进展OA
Research Progress of Instance Segmentation Technology in Deep Learning
近年来,深度学习在计算机视觉领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新,基于深度学习的图像实例分割方法取得了跨越性进展,已成为处理图像的有力工具.为更好地促进深度学习实例分割算法的研究发展,对该领域的研究进展做了系统的梳理总结.首先,根据图像实例分割方法的过程和特征,分别从两阶段和单阶段的角度介绍对基于深度学习的图像实例分割研究进展;随之,介绍常用的评价指标;最后,结合实例分析分割技术当下存在的不足,提出…查看全部>>
The application of deep learning in the field of computer vision achieves significant results in recent years,with new deep learning methods and deep neural network models constantly emerging,and algorithm performance constantly being refreshed.The image instance segmentation method based on deep learning makes significant progress and becomes a powerful tool for image processing.In order to better promote the research and development of deep learning instan…查看全部>>
孙鹏;孙传聪;徐要要;邹田甜;吴翠杨;甄珍
山东药品食品职业学院医疗器械系,山东威海 264200山东药品食品职业学院医疗器械系,山东威海 264200山东药品食品职业学院医疗器械系,山东威海 264200山东药品食品职业学院医疗器械系,山东威海 264200山东药品食品职业学院医疗器械系,山东威海 264200山东药品食品职业学院医疗器械系,山东威海 264200
计算机与自动化
计算机视觉实例分割深度学习图像分割评价指标
computer visioninstance segmentationdeep learningimage segmentationevaluation indicators
《机电工程技术》 2024 (8)
1-6,6
山东省教育科学研究项目(19SR001)山东省人才服务行业协会研究项目(2020094)
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