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基于深度学习的场景分割算法研究综述 深度学习是机器学习的一个子领域，主要研究如何使用机器学习算法来分析和理解数据，特别是图像和视频数据。深度学习算法可以学习到数据中的复杂模式和关系，从而实现图像和视频的分类、目标检测、图像分割、图像生成等任务。 深度学习在场景分割领域的应用主要体现在以下几个方面： 1. 场景图像特征提取：深度学习算法可以自动学习到场景图像中的特征，从而实现图像分类、目标检测和图像分割等任务。 2. 场景图像分割模型：深度学习算法可以学习到场景图像中的Pixels之间的关系，从而实现图像分割任务。 3. 场景图像理解：深度学习算法可以学习到场景图像中的语义信息，从而实现图像理解和分析任务。 本文综述了基于深度学习的场景分割算法的研究进展，包括 FCN、SegNet、U-Net 等经典算法，以及最新的 transformer-based 算法。同时，本文还讨论了基于深度学习的场景分割算法在实际应用中的挑战和机遇。 基于深度学习的场景分割算法可以实现高效、准确的图像分割任务，从而推动计算机视觉和机器学习领域的发展。 知识点： 1. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，主要研究如何使用机器学习算法来分析和理解数据。 2. 场景分割：场景分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在预测每个像素在场景图像中的类别。 3. 图像特征提取：图像特征提取是深度学习算法学习到图像中的特征的过程。 4. 场景图像理解：场景图像理解是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在学习到场景图像中的语义信息。 5. FCN：FCN（Fully Convolutional Networks）是一种经典的深度学习算法，主要用于图像分类和图像分割任务。 6. SegNet：SegNet是一种经典的深度学习算法，主要用于图像分割任务。 7. U-Net：U-Net是一种经典的深度学习算法，主要用于图像分割任务。 8. Transformer-based 算法：Transformer-based 算法是一种最新的深度学习算法，主要用于自然语言处理和计算机视觉任务。