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Survey of recent progress in semantic image segmentation with CNNs

Science China(Information Sciences) 2018年第5期61卷 107-124页

作者： Qichuan GENG Zhong ZHOU Xiaochun CAO State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems School of Computer Science and Engineering Beihang University State Key Laboratory of Information Security Institute of Information EngineeringChinese Academy of Sciences

In recent years, convolutional neural networks(CNNs) are leading the way in many computer vision tasks, such as image classification, object detection, and face recognition. In order to produce more refined semantic image segmentation, we survey the powerful CNNs and novel elaborate layers, structures and strategies, especially including those that have achieved the state-of-the-art results on the Pascal VOC 2012 semantic segmentation challenge. Moreover, we discuss their different working stages and various mechanisms to utilize the structural and contextual information in the image and feature spaces. Finally, combining some popular underlying referential methods in homologous problems, we propose several possible directions and approaches to incorporate existing effective methods as components to enhance CNNs for the segmentation of specific semantic objects.

关键词： semantic image segmentation CNN Pascal VOC 2012 challenge multi-granularity features construction of contextual relationships

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