语义分割总结

语义分割：像素级的分类任务 方法：传统机器学习 -> 深度学习 传统机器学习： Grab-cut 缺点： 二类分割 人工干预 深度学习： 深度学习最初流行的分割方法是，打补丁式的分类方法 (patch classification) 。逐像素地抽取周围像素对中心像素进行分类。由于当时的卷积网络末端都使用全连接层 (full connected layers) ，所以只能使用这种逐像素的分割方法。

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