最可靠的图像分割算法取决于应用,但基于深度学习的方法,如u-net,DeepLab和Mask r-cnn是最有效的。由于u-net能够以高精度分割小而复杂的结构,因此在医学成像中得到广泛应用。DeepLab采用atrous卷积,并在自然场景中实现了稳健的分割。Mask r-cnn通过为每个检测到的对象添加分割掩码来扩展对象检测,使其适用于自动驾驶和视频分析等应用。这些算法在需要精确边界和多个对象类的任务中表现出色。经典方法,如分水岭分割和基于图形的技术,对于复杂的场景更简单,但效果较差。将深度学习与预处理和后处理技术相结合可以增强可靠性,尤其是在具有遮挡或噪声的挑战性环境中。
计算机视觉在人工智能中的重要性是什么?

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