基于深度学习的点云语义分割综述.pptx
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基于深度学习的点云语义分割综述.pptx
,目录PartOnePartTwo点云语义分割的定义深度学习在点云处理中的应用研究目的和意义PartThree点云的基本概念语义分割的原理深度学习在点云语义分割中的发展历程PartFour基于Voxel的分割方法基于Point的分割方法基于Graph的分割方法基于学习的分割方法PartFive评估指标数据集介绍数据集处理和标注PartSix面临的挑战未来发展方向展望PartSeven研究成果总结对未来研究的建议THANKS
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基于深度学习的语义分割算法综述基于深度学习的语义分割算法综述摘要:语义分割是计算机视觉中一个重要的任务,其目标是将图像中的每个像素分配给特定的类别。深度学习技术的发展促进了语义分割算法的进步,本论文对基于深度学习的语义分割算法进行了综述。我们首先介绍了语义分割的背景和应用场景,然后详细介绍了常用的深度学习模型,如全卷积网络(FCN)、U-Net、SegNet等。接着,我们探讨了语义分割中的一些关键问题,如标注困难和类别不平衡问题,并介绍了相应的解决方案。最后,我们对比了不同算法的性能,并讨论了当前存在的挑
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汇报人:/目录0102图像语义分割的定义图像语义分割的应用场景图像语义分割算法的发展历程03卷积神经网络(CNN)U-Net结构DeepLab系列算法PSPNet算法HRNet算法04数据集和评价指标实验结果和分析算法性能对比05当前算法的局限性未来发展方向和趋势跨领域应用和拓展06本文总结对未来研究的建议和展望汇报人: