深度学习中的图像分割：方法和应用

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作者：missinglink.ai 编译：ronghuaiyang 导读 介绍使图像分割的方法，包括传统方法和深度学习方法，以及应用场景。 基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。 如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。 许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割，以理解图像中的内容，并使每个部分的分析更加容易。今天的图像分割技术使用计算机视觉深度学习模型来理解图像的每个像素所代表的真实物体，这在十年前是无法想象的。 深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专 ………………………………