語義分割是計算機視覺領域的一項關鍵任務，涉及將影象中的每個畫素分類為預定義的類別。 這項任務對從自動駕駛汽車到醫學成像的廣泛應用具有深遠的影響。 深度學習的出現顯著提高了語義分割模型的能力和準確性。 本文深入探討了深度學習在語義分割中的作用，並討論了其發展、方法、當前趨勢和未來前景。
語義分割的深度學習之旅始於卷積神經網路 （CNN） 的發展。 在 CNN 出現之前，分割任務嚴重依賴手工製作的特徵和經典的機器學習技術，這限制了它們處理真實世界影象的複雜性和可變性的能力。
CNN的引入，尤其是AlexNet等模型的引入，標誌著正規化的轉變。 這些網路可以直接從資料中學習分層特徵表示，從而顯著提高效能。 隨後的進步，例如開發更深層次的架構，如VGG和ResNet，進一步增強了這種能力。
全卷積網路 （FCN）：FCN 是首批專為語義分割量身定製的深度學習模型之一。 與包含用於分類的全連線層的標準 CNN 不同，FCN 將這些層轉換為卷積層，使它們能夠輸出空間圖而不是分類分數。
編碼器-解碼器架構：編碼器-解碼器架構，如U-Net、SegNet和Deeplab，在語義分割中已經很流行。 編碼器在捕獲高階語義資訊的同時逐漸減少空間維度。 然後，解碼器會逐漸恢復物件細節和空間維度。
膨脹卷積：在Deeplab等模型中使用，膨脹卷積擴充套件了濾波器的感受野，使網路能夠在不損失解像度的情況下整合更廣泛的上下文。
注意力機制：注意力機制（例如變壓器模型中的注意力機制）越來越多地被整合到分割網路中，以更好地關注相關特徵。
資料效率：目前的研究重點是使語義分割模型更有效，因為獲得大型注釋資料集具有挑戰性。
實時處理：在自動駕駛和分析等應用中，對實時分割的需求不斷增長。
多模態學習：整合來自各種感測器或模式的資訊，例如將視覺資料與自動駕駛汽車中的雷射雷達相結合，是乙個不斷增長的趨勢。
遷移學習和領域適應：這些技術對於將在乙個資料集上訓練的模型應用於另乙個資料集至關重要，例如將在城市場景中訓練的模型適應農村環境。
細粒度分割： 更詳細的細分，例如區分不同型別的道路使用者，仍然具有挑戰性。
魯棒性和泛化：確保模型對不同的照明條件、天氣和遮擋具有魯棒性對於實際應用至關重要。
可解釋性和公平性隨著這些模型被用於關鍵應用，確保其決策的可解釋性和公正性變得越來越重要。
效率和可擴充套件性：開發可在不影響效能的情況下部署在邊緣裝置上的輕量級模型是乙個關鍵研究領域。
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