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終不似少年遊*

【从基础到模型网络】深度学习-语义分割-ROI在语义分割中，ROI（Region of Interest，感兴趣区域）是图像中需要重点关注的部分。其作用包括：提高效率，减少高分辨率图像的计算量；增强分割精度，聚焦关键语义信息；减少背景干扰，提升模型性能；适应特定场景需求，如医学图像中的肿瘤检测或自动驾驶中的行人检测。ROI 提取可通过手动标注、目标检测算法或注意力机制实现，是优化语义分割任务的重要手段。

鹅毛在路上了

昇思25天学习打卡营第12天|FCN图像语义分割本系列文章主要用于记录昇思25天学习打卡营的学习心得。全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是UC Berkeley的Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation[1]一文中提出的用于图像语义分割的一种框架。

住在天上的云

【深度学习笔记】计算机视觉——FCN（全卷积网络sec_fcn如 :numref:sec_semantic_segmentation中所介绍的那样，语义分割是对图像中的每个像素分类。全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换 :cite:Long.Shelhamer.Darrell.2015。与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过在 :numref:sec_transposed_conv