实时语义分割随着ENet 的问世而得到了广泛研究。实时语义分割研究方案主要分为三类：1)设计轻量化模块结构，如DUpsampling模块、ERF-PSPNet采用的残差分解卷积模块等；2)设计新型网对于语义分割想要优化边缘效果，现在从结构(更好引入浅层feature),加边缘损失等角度考虑，您有这方面研究吗XavierCHEN陈汐类似DFN中高层语义去指引低层语义这种方法还可以，边缘损失
ˋ０ˊ 今天分享一篇上交投稿TPAMI的文章，论文很全面的调研了广义上的弱监督分割算法，又涵盖了语义、实例和全景三个主流的分割任务。特别是基于目标框的弱监督分割算法，未来有很大的研究价最近也有很多论文在研究这个方向，因为毕竟语义分割的标注成本太高了。
∩▽∩ 前面介绍了语义分割是什么，这篇进一步介绍语义分割的研究现状。早期的分割采用传统的算法，比如基于阈值、边缘、区域、聚类、图论及特定理论等，这些方法的在特定数据分布上依赖专家今年，有人研究将语义分割和实例分割统一在一起，称为全景分割，如下图所示：在无人驾驶中应用比较多的是语义分割。例如路面分割、人行横道分割等等。语义分割比较早期和经典的
今天分享一篇上交投稿TPAMI的文章，论文很全面的调研了广义上的弱监督分割算法，又涵盖了语义、实例和全景三个主流的分割任务。特别是基于目标框的弱监督分割算法，未来有很大的研究价值和落地价值，对于有相关领域经验，且对representation learning有深入思考的同行，语义分割是你们很好的试金石。对小白：全监督的语义分割确实门槛略高，需要丰富的机器资源，稳扎稳打扫平tr
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务。输入：H*W*3)语义分割研究现状以语义分割热门的数据集Cityscapes的精度作为参考，⽐较当前语义分割⽹络效果：可以通过ICNet中的这张图来说明⽬前⼤多数⽅法的精度以及速度，⽬前MIOU超过
