コンピュータビジョンでは、次の3つの主要な作業、分類、検出およびセグメンテーションがあります。
一般的なバックボーンとして分類し、そこには、前回の記事では、我々は14年間のモデルを導入し、詳細はを参照してもよい：年間の目標検出最適なモデル
この記事では紹介セグメンテーションモデルを扱っています。
研究セマンティックセグメンテーションの過程で、学習の深さが主要な位置を占めてきました。、ネットワークテストの異なるモデルを構築し、評価することにより、現在の二つの主要なオープンソースのデータ・セットのPASCALVOCとIMAGENETは、すでに新たな方向となっています。
次に、必要なときに参照するには要約として、現在主流のネットワークセグメンテーション：
RefineNet：[CVPR 17。]：マルチ洗練ネットワーク、パスのための高解像度セマンティックセグメンテーション
：詳細は、を参照してくださいRefineNetのセマンティックセグメンテーション
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