基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法研究文献综述

图像语义分割作为计算机视觉领域的一项基础性任务，旨在对图像中的每个像素进行分类，识别其所属的语义类别。

近年来，深度卷积神经网络(DCNN)凭借其强大的特征提取能力，极大地推动了图像语义分割技术的发展。

本文首先介绍了图像语义分割和深度卷积神经网络的基本概念，并概述了图像语义分割的研究背景和意义。

然后，对现有的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法进行了分类和综述，并分析了不同方法的优缺点。

最后，对图像语义分割技术的发展趋势进行了展望。

关键词：图像语义分割；深度卷积神经网络；编码器-解码器结构；多尺度特征融合；注意力机制

1.1研究背景及意义
图像语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是对图像中的每个像素进行分类，识别其所属的语义类别，从而实现对图像内容的理解。

不同于传统的图像分类任务，图像语义分割不仅需要识别图像中包含的物体，还需要确定每个物体在图像中的精确位置和形状。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法取得了显著的成果，并在自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等领域展现出巨大的应用潜力。

1.2图像语义分割概述
图像语义分割可以看作是一种像素级的图像分类任务，其输入是一张RGB图像或灰度图像，输出是一张与输入图像尺寸相同的分割图，其中每个像素都对应一个语义类别标签。