在计算机视觉中，主要有三大任务，分类，检测与分割。
分类一般是作为主干网而存在着，在上一篇中，我们介绍了历年检测模型，详细内容可参考:目标检测历年最佳模型
本篇将介绍分割模型。
在语义分割的研究过程中，深度学习一直占居着主要的位置。通过搭建不同的网络模型，对当前两大主流开源数据集PASCALVOC和IMAGENET进行测试并评估，已然成了一种新风向。
接下来对目前主流的分割网络作一汇总，以便需要时查看：
RefineNet： [CVPR 17]: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
详细内容参考：语义分割之RefineNet
待更新，稍等片刻。。。
原文：https://www.cnblogs.com/jimchen1218/p/11969379.html