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实例分割
一种先进技术，在图像中单独分割每个对象，区分同一语义类别的不同实例。
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全景分割
一种统一的方法，结合语义分割和实例分割，提供对图像所有像素的全面理解。
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U-Net
具有编码器-解码器结构和跳跃连接的卷积神经网络架构，专为医学和生物分割优化。
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超像素
共享相似特征（颜色、纹理）的连续像素组，用作原始特征以降低计算复杂性。
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分水岭算法
基于地形的分割算法，将图像视为地形起伏以识别集水区和分界线。
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DeepLab
使用空洞卷积捕获多尺度上下文而不损失空间分辨率的语义分割模型家族。
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FCN (全卷积网络)
第一种完全卷积的深度学习架构，通过将全连接层替换为卷积实现像素级分割。
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活动轮廓
使用可变形曲线的参数化分割方法，在内外力作用下演化以界定对象边界。
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区域增长
一种迭代分割算法，从种子点开始，通过添加满足同质性标准的相邻像素来扩大区域。
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图割
基于图论的分割方法，将问题表述为在从图像构建的图中最小化切割能量。
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阈值处理
二元分割技术，通过将像素强度与一个或多个预定义阈值进行比较来将像素分为两类。
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均值漂移
非参数聚类算法，通过识别像素在颜色和空间空间分布中的模式来进行分割。
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GrabCut
基于图割的交互式分割算法，使用高斯混合模型来建模前景和背景。
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条件随机场 (CRF)
判别式概率模型，通过建模相邻像素之间的空间依赖性来细化分割结果。
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空洞卷积
带孔的卷积操作，可以在不增加参数的情况下增加感受野，对语义分割至关重要。
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交并比 (IoU)
标准评估指标，用于测量预测分割掩码与真实标签之间的重叠程度。
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