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图像分割最新资料汇总(语义分割、实例分割、视频分割、医疗图像分割、自动驾驶…)

图像分割(image segmentation)是计算机视觉领域最为经典的研究问题之一,至今仍受到学术界和工业界的高度重视。所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性。目前,研究者们最为关注的研究方向主要有三个:

  • 语义分割(semantic segmentation)
  • 实例分割(instance segmentation)
  • 全景分割(panoptic segmentation)

小编向各位读者推荐GitHub网站上mrgloom的awesome-semantic-segmentation项目:

https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation,这里面不仅收集了语义分割的各种资料,还包含了实例分割、医学图像分割和卫星图像分割等资料,可谓是图像分割领域相当全面的资料汇总,主要包含以下内容:

  • 语义分割
  • 实例分割
  • 半监督分割
  • RNN和GAN
  • 图模型
  • 常用数据集
  • Benchmark
  • 标注工具
  • 评价指标和损失函数
  • 医学图像分割
  • 卫星图像分割
  • 视频分割
  • 自动驾驶
  • ...

语义分割


主要有:U-Net、SegNet、DeepLab系列、FCN、ENet、ICNet、ShelfNet、BiseNet、DFN和CCNet等网络

实例分割


主要有:FCIS、DeepMask、Mask R-CNN 和 PANet 等网络

RNN和GANs


主要包括ReNet、ReSeg、RIS、CRF-RNN、pix2pixHD、Probalistic Unet等模型

图模型


常用数据集


主要有:COCO、KITTI 和 ApolloScape等数据集

Benchmarks


标注工具


提供了好几个非常容易上手的图像分割数据标注工具,如LabelMeAnnotationTool和labelImgPlus

医疗图像分割


提供了包括数据集、网络模型、各种深度学习框架下的实现、论文等等非常丰富的内容

卫星图像分割


视频分割


这部分的资料提供的不是很多

自动驾驶


提供了几个比较新的和自动驾驶领域图像分割相关的开源项目,非常不错

本文分享自微信公众号 - 人工智能前沿讲习(AIFrontier),作者:Dalon

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-03-15

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