语义分割发展史

在深度学习应用到计算机视觉领域之前，研究人员一般使用纹理基元森林(TextonForest)或是随机森林(Random Forest)方法来构建用于语义分割的分类器。 卷积神经网络(CNN)不仅能很好地实现图像分类，而且在分割问题中也取得了很大的进展。 最初，图像块分类是常用的深度学习方法，即利用每个像素周围的图像块分别将各像素分成对应的类别。其中，使用图像块的主要原因是分类网络通常具有全连接层，

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