🧠什么是图像分割？

图像分割是计算机视觉中的核心任务，旨在将图像划分为多个语义区域，为像素级分析奠定基础。
例如：

图像分割应用场景

🔧常用深度学习模型

  1. U-Net

    • 专为医学影像设计的编码-解码结构
    • 带有跳跃连接的特征图重用机制
    • U_Net

  2. Faster R-CNN

    • 用于目标检测的区域建议网络
    • 支持多尺度特征提取
    • Faster R-CNN

  3. Mask R-CNN

    • 在Faster R-CNN基础上扩展的实例分割模型
    • 生成像素级掩码以定位对象
    • Mask R-CNN

🚀应用领域

  • 医学影像分析：如肿瘤区域识别
    医学影像分割
  • 自动驾驶：道路标志与行人检测
    自动驾驶图像分割
  • 遥感图像处理：土地利用分类
    遥感图像分割

📘学习资源

  1. 深度学习基础概念
  2. 实战项目：使用PyTorch实现U-Net
  3. 进阶内容：图像分割中的损失函数设计

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