深度学习系列-图像分割-算法综述

传统的基于CNN的分割方法缺点？ 传统的基于CNN的分割方法：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块做为CNN的输入，用于训练与预测，这种方法主要有几个缺点： 1）存储开销大，例如，对每一个像素使用15 * 15的图像块，而后不断滑动窗口，将图像块输入到CNN中进行类别判断，所以，须要的存储空间随滑动窗口的次数和大小急剧上升； 2）效率低下，相邻像素块基本上是重复的，针对每一个像素块逐个计

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