《深度学习图像分割》第3章：图像分割关键技术组件

文章预览

《深度学习图像分割》这本书写写停停，历经三年多，目前在二稿修订中。正式出版之前，计划先在GitHub做逐步的内容和代码开源。 以下为本书第3章节选内容： 近年来，基于深度学习的图像分割技术发展迅猛，涌现出大量创新的模型和算法。然而，构成这些方法的核心技术组件并未发生根本性变化。为了能够系统性的理解深度学习图像分割模型的设计，本章将首先回顾图像分割中的关键技术组件，为后续章节中深度学习分割网络的具体介绍奠定基础。本章将从图像分类网络与编码器、上采样方法与解码器、跳跃连接、空洞卷积、图模型与图像分割后处理方法、深度监督方法、分割模型损失函数与性能评价方法等多个方面来阐述深度学习图像分割的关键技术组件。 3.1 图像分类网络与编码器 在本书第1章中，我们了解到基于深度学习的图像分类、目 ………………………………