深度神经网络在图像语义分割中的应用及方法
研究综述
目录
深度神经网络在图像语义分割中的应用及方法研究综述（1）
1.内容概要
1.1研究背景与意义5
1.2研究内容与方法6
1.3文献综述7
2.图像语义分割概述9
2.1定义与分类10
2.2应用领域11
2.3发展历程15
3.深度学习在图像语义分割中的应用17
3.1卷积神经网络18
3.2循环神经网络20
3.3生成对抗网络21
.特征提取与表示学习2
.1特征提取方法25
.2表示学习技术26
.3深度学习中的特征融合28
5.深度神经网络架构设计29
5.1基础架构31
5.2模型深度与宽度3
5.3跨层连接与跳跃连接36
6.数据集与评估指标36
6.1常用数据集38
6.2评估指标体系39
6.3数据增强与预处理0
7.方法研究进展
7.1基于传统卷积神经网络的方法5
7.2基于循环神经网络的方法6
7.3基于生成对抗网络的方法8
7.基于注意力机制的方法9
7.5基于迁移学习的方法53
8.案例分析56
8.1案例一57
8.2案例二59
8.3案例三60
9.面临的挑战与未来展望61
9.1计算资源需求63
9.2数据集多样性66
9.3模型泛化能力67
9.新型网络结构探索69
深度神经网络在图像语义分割中的应用及方法研究综述（2）……70
一、内容木既述70
1.1图像语义分割的重要性70
1.2深度神经网络在图像语义分割中的应用现状72
1.3研究目的与意义7
二、深度神经网络基础知识75
2.1神经网络概述76
2.2深度神经网络结构78
2.3深度神经网络的训练与优化79
三、深度神经网络在图像语义分割中的应用80
3.1图像语义分割概述83
3.2深度神经网络在图像语义分割中的具体应用案例85
3.3应用效果分析86
四、深度神经网络在图像语义分割中的方法研究进展87
.1经典方法介绍89
.2最新方法木既述91
.3方法比较与性能分析93
五、深度神经网络在图像语义分割中的挑战与未来趋势9
5.1当前面临的挑战95
5.2解决方法探讨97
5.3未来发展趋势预测98
六、实验设计与案例分析100
6.1实验设计102
6.2数据集与实验环境103
6.3实验结果与分析10
七、结论与展望105
7.1研究总结106
7.2研究成果对行业的贡献108
7.3对未来研究的建议与展望110
深度神经网络在图像语义分割中的应用及方法研究综述（1）
1.内容概要
深度神经网络（DNN）在内容像语义分割领域展现出强大的潜力，已成为当前研究
的热点。本综述系统性地梳理了DNN在内容像语义分割中的应用及其方法，涵盖了从基
础模型到前沿技术的演变过程。首先概述了内容像语义分割的基本概念和挑战，为后续
讨论奠定了基础。接着详细介绍了基于DNN的几种典型分割模型，如卷积神经网络（CNN）、
循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）等，并分析了它们在分割任务中的优势
与局限性。此外本综述还重点讨论了DNN在语义分割中的关键技术和方法，包括特征提
取、多尺度融合、注意力机制等，并通过实验结果展示了这些技术的有效性。最后对当
前研究的热点和未来发展趋势进行了展望，为相关领域的研究者提供了有价值的参考。
◎【表】：基于DNN的内容像语义分割模型对比
模型类
核心特点优点局限性
型
模型类
核心特点优点局限性
型
计算效率高，泛化能对全局上下文信息提取
CNN