在計算機視覺中，主要有三大任務，分類，檢測與分割。
分類一般是作為主干網而存在着，在上一篇中，我們介紹了歷年檢測模型，詳細內容可參考:目標檢測歷年最佳模型
本篇將介紹分割模型。
在語義分割的研究過程中，深度學習一直占居着主要的位置。通過搭建不同的網絡模型，對當前兩大主流開源數據集PASCALVOC和IMAGENET進行測試並評估，已然成了一種新風向。
接下來對目前主流的分割網絡作一匯總，以便需要時查看：
RefineNet： [CVPR 17]: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
詳細內容參考：語義分割之RefineNet
待更新，稍等片刻。。。