文献综述：
基于深度学习的语义分割方法文献综述
摘要：
图像语义分割作为计算机视觉的关键任务，不仅能够判别图像中目标的类别信息，还能够准确地对其进行定位并描绘出其边缘，现已在学术界受到广泛关注，并在很多领域展现出巨大的应用前景。本文对基于深度学习的语义分割方法进行了综述：首先对语义分割领域的经典深度学习模型进行了总结，然后对现有模型存在的问题进行分析，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：
深度学习；语义分割；神经网络；监督学习
1 简介
在计算机视觉领域，语义分割扮演着越来越重要的角色。图像语义分割就是机器自动从图像中分割出对象区域，并识别其中的内容。语义分割方法在处理图像时，具体到像素级别，也就是说，该方法会将图像中每个像素分配到某个对象类别。例如对于图(1)，该模型不仅要识别出摩托车和驾驶者，还要标出每个对象的边界，得到图(2)的分割效果。因此，与分类目的不同，相关模型要具有像素级的密集预测能力。
图(1)
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