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深度卷积神经网络驱动下的图像实例分割技术探索与革新

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，图像数据的海量增长和多样化应用需求促使计算机视觉技术迅速发展。图像实例分割作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在将图像中的每个目标实例进行精确分割，并标记出其所属类别，在众多领域展现出了不可或缺的价值。

从医学影像分析来看，医生可借助图像实例分割技术，精准识别医学图像中的肿瘤、器官等目标实例，为疾病的早期诊断和个性化治疗方案的制定提供有力支持。在自动驾驶领域，图像实例分割能够帮助车辆识别道路上的行人、车辆、交通标志等目标，实现精准的环境感知，从而保障自动驾驶的安全性和可靠性。在工业质检中，该