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图像语义分割领域的全卷积神经网络综述.docx

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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..

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