深度語義分割算法綜述1.2國內外研究現狀深度語義分割算法的研究現狀呈現出多元化和交叉融合的趨勢。1.3研究內容與方法Cityscapes、ADE20K等。這些數據集涵蓋了不同場景、尺度和類別評估指標是衡量算法性能的重要標準，最常用的評估指標 (交并比)、Dice系數、mIoU(平均交并比)等。IoU計算像素級分mIoU綜合了IoU和Dice系數，能夠更全面地評價算法的性能。習模型主要包括卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、長短 (FCN)是一種重要的網絡結構，它將傳統CDeepLab等，它們通過引入殘差連接、注意力機制等技術，進一步提2.1神經網絡基礎元(或節點)相互連接構成。這些神經元通過特定的權重進行連接，在深度語義分割算法中，卷積神經網絡(CNN)是最為核心的組全卷積網絡(FullyConvolutionalNetwork,FCN)的出現為語2.2卷積神經網絡卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度 (卷積核)對輸入數據進行局部感受野的操作，從而提取出輸入數據的特征。在卷積層之后，通常跟隨一個池化層(PoolingLayer),2.3循環神經網絡循環神經網絡(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一種廣泛應用2.4生成對抗網絡生成對抗網絡(GAN)是近年來深度學習領域的重要突破之一，一些研究工作還將GAN與其他技術相結合，如UNet和注意力機語義分割算法已經取得了顯著的成果，全卷積網絡(FCN)的出3.1語義分割的定義應用于語義分割任務中，如SENet和PSPNet等模型，它們能夠更好3.2語義分割的常用方法3.3深度語義分割的特點高精度分割：深度學習模型，尤其是卷積神經網絡(CNN),經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)和注意力機制等。這些創新算中的局部區域，通過對相鄰像素進行加權求和，從而突出關鍵區域。還有一些研究將空間注意力與其他技術相結合，如條件隨機場( 雜場景時(Zhouetal.,2。還有一些研究將相結合，如注意力回歸(AttentionRegression)(5.2基于條件隨機場的分割方法5.3基于遷移學習的分割方法微調(finetuning)方法和自適應分割策略。微調是一種常用的遷移5.4多尺度與多任務學習(PyramidPoolingLayer),該層可以在多個尺度上提取特征，并5.5其他最新進展允許模型同時處理來自不同模態的數據(如圖像、文本和語音),并增強現實(AR):深度語義分割技術在AR領域也有廣泛應用。通過對真實世界場景中物體、背景等的精確分割，可以為AR應用提和長短期記憶網絡(LSTM),已經被廣泛用于自動駕駛場景中。這些6.2醫療影像分析域(如器官、腫瘤等)的精確劃分，為醫生提供更為詳細和準確的信析領域得到了廣泛應用。卷積神經網絡(CNN)作為一種重要的深度6.3地理信息系統在地理信息系統(GIS)領域，深度語義分割算法發揮著越來越6.4物聯網隨著物聯網(IoT)設備的普及，對實時、高效和準確的分割算PASCALVOC:PASCALVOC挑戰賽是計算機視覺領域最著名的比Cityscapes:專注于城市街道場景的語義分割，包含大量的高質ADE20K:全稱是“場景解析數據集”,包含復雜的室內和室外場類別準確度(ClassAccuracy):針對每個類別計算其正確分類IoU(IntersectionoverUnion)指標：也稱為交并比，是語義區域與它們并集區域的比值。不同類型的IoU,如平均IoU、頻權IoU備的計算能力得到了極