图像分割模型大盘点：六大经典模型详解及特点对比

图像分割模型大盘点：六大经典模型详解及特点对比

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/xiaoh_7/article/details/139051057

本文是作者在学习图像分割领域的总结，主要介绍了6种常见的深度学习图像分割网络：FCN、U-Net、DeepLab、Mask R-CNN、PSPNet和SegNet。每种模型都配有简短的描述和特点总结，并附有模型结构图，内容清晰直观。

1. FCN（全卷积网络）：

FCN是一种端到端的图像分割方法，它采用全卷积网络对图像进行像素级的分类，从而实现了图像分割。FCN将传统CNN中的全连接层替换为卷积层，可以接受任意尺寸的输入图像，并通过反卷积操作将特征图恢复到原始图像大小，实现像素级的预测。

2. U-Net：

U-Net是一种在生物医学图像分割领域广泛应用的网络结构。它采用编码器-解码器的结构，编码器逐渐减小特征图的尺寸并增加通道数，以捕获图像的上下文信息；解码器则逐渐恢复特征图的尺寸和细节，同时融合编码器中的相应特征图，以精确定位分割边界。

3. DeepLab：

DeepLab系列网络结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（如条件随机场CRF）来进行图像分割。它采用空洞卷积（atrous convolution）来扩大感受野，同时保持特征图的分辨率，从而能够捕获更多的上下文信息。DeepLab还引入了空洞空间金字塔池化（ASPP）模块，以多尺度捕获图像中的对象。

4. Mask R-CNN：

Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上扩展的一个网络，主要用于目标检测和图像分割任务。它在每个检测到的对象上添加一个额外的掩码分支，以生成对象形状的像素级预测。

5. PSPNet（金字塔场景解析网络）：

PSPNet提出了一种金字塔池化模块，该模块可以聚合不同区域的上下文信息，从而提高了图像分割的准确性。它通过金字塔池化操作捕获不同尺度的上下文信息，并将其与原始特征图融合，以产生最终的分割结果。

6. SegNet：

SegNet是一个用于图像分割的编码器-解码器网络结构。它的编码器部分与VGG16网络类似，但解码器部分采用了上采样和对应的编码器特征图的组合，以恢复图像的细节和分辨率。

我在以下是将以上图像分割常见深度学习网络结构汇总为表格：