基于深度学习的算法,如u-net,Mask r-cnn和DeepLab,由于其高精度和处理复杂场景的能力,被认为是图像分割的最佳选择。U-net因其捕获精细细节的能力而广泛用于医学成像。掩码r-cnn对于例如分割是流行的,因为它识别对象并生成像素级掩码。DeepLab具有复杂的卷积,在语义分割方面表现出色,尤其是对于自然场景。算法的选择取决于任务、数据集和可用的计算资源。
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