5. 深度学习图像分割模型

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深度学习图像分割模型深度学习图像分割模型深度学习的兴起极大地推动了图像分割技术的发展。相比于传统的图像分割方法，基于深度学习的模型能够自动学习图像特征，从而实现更精准、更鲁棒的分割效果。本节将深入探讨几种主流的深度学习图像分割模型，包括全卷积网络、编码器-解码器架构、空洞卷积与空间金字塔池化、实例分割模型以及基于 Transformer 的模型。 5.1 全卷积网络 (FCN) 全卷积网络 (Fully Convolutional Networks, FCN) 是深度学习应用于图像分割的里程碑式工作。FCN 的核心思想是将传统的卷积神经网络 (CNN) 中的全连接层替换为卷积层，从而使得网络能够接受任意尺寸的输入图像，并输出对应尺寸的分割结果。