图像语义分割领域的全卷积神经网络综述.docx
图像语义分割领域的全卷积神经网络综述
目录
内容概览................................................3
1.1研究背景与意义.........................................4
1.2图像语义分割概述.......................................5
1.3全卷积神经网络简介.....................................6
1.4本文结构安排...........................................7
全卷积神经网络基础......................................8
2.1卷积神经网络基本原理...................................9
2.2全卷积网络结构特点....................................12
2.3常用全卷积网络模块....................................14
2.3.1卷积层与池化层......................................15
2.3.2扁平化与全连接层....................................16
2.3.3激活函数设计........................................17
2.4全卷积网络在图像分割中的早期应用......................18
基于全卷积神经网络的图像语义分割模型...................21
3.1基于全卷积网络的浅层模型..............................22
3.1.1全卷积网络与传统CNN结合.............................23
3.1.2基于特征池化的方法..................................25
3.2基于全卷积网络的深层模型..............................26
3.2.1联合网络架构........................................28
3.2.2编码解码器结构......................................29
3.3基于注意力机制的全卷积网络模型........................30
3.3.1自注意力机制........................................31
3.3.2通道注意力与空间注意力..............................34
3.4基于Transformer的全卷积网络模型.......................35
3.4.1Transformer与CNN结合................................37
3.4.2SwinTransformer在分割中的应用......................40
全卷积神经网络的关键技术与优化策略.....................41
4.1形态学操作与后处理技术................................42
4.2多尺度特征融合策略....................................44
4.2.1通道聚合............................................45
4.2.2空间金字塔池化......................................46
4.3损失函数设计..........................................47
4.3.1常用损失函数........................................49
4.3.2混合损失函数........................................49
4.4训练技巧与加速方法....................................51
4.4.1数据增强技术........................................52
4.4.2学习率调度策略......................................54
全卷积神经网络在特定领域的应用.........................54
5.1医学图像分割..