摘要：圖像的語義分割是對圖像中的每個(gè)像素標(biāo)注其所屬的類別。在航天領(lǐng)域,語義分割技術(shù)可用于定位航天器及其零部件,為航天器故障排除、部件維修、太空垃圾清理等在軌服務(wù)創(chuàng)造條件。近幾年,全部或部分使用深度學(xué)習(xí)時(shí),語義分割的效果獲得了很大的提升。本文對基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法進(jìn)行綜述。首先介紹常用的數(shù)據(jù)集和通用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),隨后對兩類具有重大實(shí)用意義的分割算法:編碼器-解碼器算法和整合上下文信息算法進(jìn)行總結(jié)。最后對語義分割的發(fā)展進(jìn)行了展望。
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