《机电工程技术》2024年第8期精品论文合集

近年来，深度学习在计算机视觉领域中的应用成效显著，新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新，基于深度学习的图像实例分割方法取得了跨越性进展，已成为处理图像的有力工具。为更好地促进深度学习实例分割算法的研究发展，对该领域的研究进展做了系统的梳理总结。首先，根据图像实例分割方法的过程和特征，分别从两阶段和单阶段的角度介绍对基于深度学习的图像实例分割研究进展；随之，介绍常用的评价指标；最后，结合实例分析分割技术当下存在的不足，提出可行的解决方案，并展望了实例分割技术的发展未来。