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基于深度神经网络的图像语义分割原理及实现代码分析

摘要

图像语义分割是计算机视觉的重要任务之一，对后续的计算机视觉任务具有至关重要的作用，例如无人驾驶视频分析中道路和非道路场景的区分。图像语义分割一般建模为像素级别的多分类问题，其目标是将图像的每一像素区分为预定义的多个类别之一。

传统的图像分割方法仅是执行简单，粗略的图像分割，而对于复杂的图像，分割结果是不充分的。实施深度学习的方法使您可以对图像执行端到端训练，以进行像素级分割和图像识别。将深度学习技术用于图像的语义分割，以提高分割的准确性和准确性具有重要的研究意义。在本文中，我们使用SegN