基于深度学习方法的图像分割，差距不止一点点

主要观点总结

本文介绍了图像分割技术的重要性及其在计算机视觉领域的应用。文章提到了图像分割是识别图像部分并理解其所属对象的基础，同时随着深度学习的发展，图像分割技术已在多个行业得到广泛应用。为帮助学习者掌握图像分类和分割，文章推荐了一门由人工智能实战专家开设的特训营课程。课程内容涵盖卷积神经网络、图像分割与目标检测算法等，并提供编程环境、讲师带练、三位一体跟踪服务等。报名课程可收获完课礼包。

关键观点总结

关键观点1: 图像分割技术的重要性

图像分割是计算机视觉中的关键过程，有助于简化图像分析并识别图像的部分和所属对象。

关键观点2: 深度学习在图像分割中的应用

近年来，深度学习技术推动了图像分割的突飞猛进发展，并在多个行业得到广泛应用。

关键观点3: 特训营课程内容

特训营课程涵盖深度学习CNN卷积神经网络算法、图像分割与目标检测算法及实战内容，并有讲师带练、伴随式编程环境等。

关键观点4: 课程收获

报名课程可获得伴随式编程环境、讲师带练、三位一体跟踪服务、完课礼包等收获。

文章预览

图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向， 图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次： 分类  - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别 目标检测  - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。 分割  - 识别图像的部分，并理解它们属于什么对象。分割是进行目标检测和分类的基础。 从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、 ………………………………