激光与红外

作者：滕书华

单位：1.湖南第一师范学院 电子信息学院,湖南 长沙 410205；2.长沙理工大学 计算机科学与工程学院,湖南 长沙 410076；3.中国中铁股份有限公司,北京 100039；

关键词：计算机视觉;深度学习;全景分割;语义分割;实例分割

基金：湖南省自然科学基金项目(No.2023JJ30185)；湖南省教育厅科学研究重点项目(No.22A0640)；166工程专项项目(No.232CXCYT105010501)资助。

全景分割融合了语义分割和实例分割,在计算机视觉领域具有重要意义和应用价值,对医学、自动驾驶、无人机等多领域的发展具有极大促进作用。当前,基于深度学习的图像全景分割技术已成为主流方法,并在多个领域获得了广泛应用。本文首先回顾了深度学习在全景图像分割任务中的研究成果,介绍了全景分割的基本处理过程及相关概念,以及常用的全景图形分割数据集和评估指标;然后给出了基于网络结构进行分类的深度学习图像全景分割模型,举例说明了其图像全景分割在医学、自动驾驶、无人机等领域的典型应用;最后指出了现有方法存在的一些问题与不足,并对全景图像分割未来的研究方向进行了展望。

来源：2025年第5期

《激光与红外》期刊编辑部

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