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Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
Source: ieeexplore.ieee.org
Article summary:
1. 图像分割是计算机视觉领域的一个基本问题，它涉及将图像（或视频帧）分割成多个片段和对象。
2. 图像分割在医学图像分析、自动驾驶、视频监控、增强现实等应用中扮演重要的角色。
3. 深度学习在图像分割中发挥了重要作用，但仍然存在一些挑战。
Article analysis:
这篇文章是一篇关于使用深度学习进行图像分割的文献综述，旨在总结当前关于此主题的最新进展。文章介绍了图像分割的原理以及它在医学图像分析、自动驾驶技术、视频监测、AR 等方面的重要作用。此外，文章还介绍了如何使用深度学习来实现图像分割，并总结出当前存在的一些问题。
尽管这是一份很好的文章，但也有一些不合理之处。例如，文章并没有考虑使用传统方法来实现图像分割时所遭遇的问题（例如易受光影效应影响、障碍物误差大、时间效率低下）。此外，文章也未能充分考察使用深度学习来实现图像分割时所遭遇的问题——例如数据集不平衡性、样本不充裕性以及泛化能力差——以及如何通过引入正则化方法来减少上述问题带来的影响。
总之，尽管该文章很好地总结了使用深度学习来实现图片分割时所遭遇的问题，但是却略去了传统方法所带来的问题以及如何通过引入正则化方法来减少上述问题带来的影响。