本书主要内容包括语义图像分割相关理论和具体事项，在介绍语义图像分割目的和相关技术及传统分割算法的基础上，讲述了从神经网络到深度学习的发展过程，重点介绍了全卷积网络，通过采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换；从而进一步介绍了基于全卷积网络改进的Unet网络，以及两种基于全卷积网络的 SegNet网络：正常版与贝叶斯版。另外，本书还介绍了图像分割算法DeepLab v1、v2、v3和v3+以及图卷积神经网络，以及为实现性能与实时双提高的轻量实时语义分割Enet网络、残差编码器-解码器网络RED-Net、RefineNet，通过显式利用了下采样过程的所有信息，使用远程残差连接来实现高分辨率的预测。
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