图像分割的背景知识

导读
一个很好的入门小短文，内容很全，适合上手。

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如果你想动手实现一些代码，看这里：https://github.com/wuhuikai/FastFCN 。
Gated-SCNN
这个架构由一个 two-stream CNN架构组成。在该模型中，使用一个单独的分支来处理图像的形状信息。利用形状流来处理边界信息。

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实现参考代码：https://github.com/fregu856/deeplabv3，https://github.com/sthalles/deeplab_v3
Mask R-CNN
在这个架构中，使用边界框和语义分割将每个像素划分为一组类别，对对象进行分类和局部化。对每个感兴趣的区域得到一个分割掩码，生成一个类标签和一个边界框作为最终输出。该架构是FasterR-CNN的扩展。Faster R-CNN由regions proposer和深度卷积网络和利局部检测器组成。