Abstract-Image semantisk segmentering är mer och mer av intresse för datorseende och maskininlärning forskare. Många tillämpningar på uppgång behöver exakta och effektiva segmenteringsmekanismer: autonom körning, inomhusnavigering, och även virtuella eller augmented reality system för att nämna några. Detta krav sammanfaller med ökningen av djupt lärande inom nästan alla områden eller tillämpningsmål relaterade till datorseende, inklusive semantisk segmentering eller scenförståelse. Detta dokument ger en översikt över metoder för djupinlärning för semantisk segmentering som tillämpas på olika tillämpningsområden. För det första beskriver vi terminologin inom detta område och de obligatoriska bakgrundsbegreppen. Därefter utsätts de viktigaste dataseten och utmaningarna för att hjälpa forskare att avgöra vilka som bäst passar deras behov och mål. Sedan ses de befintliga metoderna över och belyser deras bidrag och deras betydelse på området. Slutligen ges kvantitativa resultat för de beskrivna metoderna och de datauppsättningar där de utvärderades, efter en diskussion om resultaten. Äntligen pekar vi på en uppsättning lovande framtida verk och drar våra egna slutsatser om konsten att semantisk segmentering med hjälp av djupinlärningsteknik.
Målet med semantisk segmentering är att tilldela varje pixel i en bild med en semantisk etikett REF.
A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}