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为了解图像分割领域的研究现状,对图像分割方法进行了系统性梳理,首先按照基于阈值、边缘、区域、聚类、图论及特定理论等6类方法介绍传统图像分割方法;然后介绍基于深度学习的分割方法,并探讨了几种常用的分割网络模型,包括全卷积网络(full convolutional network,FCN)、金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)、DeepLab、Mask R-CNN;最后在图像分割的常用数据集上对同类方法进行了性能比较和分析。