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全卷积网络 (FCN)
一种卷积神经网络架构，用卷积层替换全连接层，生成与输入图像相同大小的分割图。
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DeepLab
一种语义分割模型系列，使用空洞卷积（atrous卷积）来增加感受野而不丢失空间分辨率。
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空洞卷积（扩张卷积）
一种卷积操作，在核像素之间插入间隔以增加感受野并捕获更大规模的上下文信息。
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金字塔场景解析网络 (PSPNet)
一种模型，通过在最终预测之前使用金字塔池化模块来整合不同尺度的全局上下文信息。
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像素准确率
一种简单的性能指标，计算图像中正确分类的像素数量与总像素数量的比率。
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平均交并比 (mIoU)
所有分割类别的IoU的平均值，提供模型性能的整体评估。
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Softmax激活函数
应用于最后一层的激活函数，将类别分数转换为每个像素的概率分布。
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Dice损失函数
基于Dice系数的替代损失函数，特别适用于处理分割任务中的类别不平衡问题。
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上下文模块
为捕获长距离上下文信息而设计的网络组件，对于精确的语义分割至关重要。
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边界细化
旨在提高分割对象轮廓精度的技术或额外模块，通常是标准方法的薄弱环节。
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类别不平衡
分割中常见的问题，某些类别占用的像素比其他类别少得多，需要适应性训练策略。
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困难像素挖掘
专注于难以分类（预测错误）像素的训练策略，以加速收敛并提高性能。
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语义歧义
挑战在于同一像素可能属于多个语义相近的类别，使得唯一分类变得困难。
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全景分割
统一任务，将语义分割（类别）和实例分割（单个对象）结合为一个一致的预测。
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