標(biāo)題： 基于深度學(xué)習(xí)的語義分割模型研究

摘要：

隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，語義分割成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向。傳統(tǒng)的語義分割方法主要基于特征提取和規(guī)則匹配，然而這些方法存在許多局限性。為了解決這個問題，近年來出現(xiàn)了許多基于深度學(xué)習(xí)的語義分割模型，這些模型能夠自動地從圖像中提取語義信息，并且具有更高的準(zhǔn)確率和更好的泛化能力。本文將介紹一種基于深度學(xué)習(xí)的語義分割模型——VGG語義分割模型，并對其進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)，語義分割，VGG模型

引言：

語義分割是指將圖像中的對象分割成不同的類別。傳統(tǒng)的語義分割方法主要基于特征提取和規(guī)則匹配，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)和區(qū)域生長模型(Region Growing Model,RGM)等。然而，這些方法存在許多局限性。首先，特征提取需要大量的特征圖，并且需要大量的計算資源。其次，傳統(tǒng)的規(guī)則匹配方法很難處理一些復(fù)雜的圖像，例如圖像中的噪聲和模糊。