圖像的語義分割

處理的方法架構： 前 DL 時代的語義分割工作多是根據圖像像素自身的低階視覺信息（Low-level visual cues）來進行圖像分割。由於這樣的方法沒有算法訓練階段，因此往往計算複雜度不高，但是在較困難的分割任務上（如果不提供人爲的輔助信息），其分割效果並不能令人滿意。 在計算機視覺步入深度學習時代之後，語義分割同樣也進入了全新的發展階段，以全卷積神經網絡（Fully convolutio

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