摘要
密集人群目标分割旨在将图像或视频中的每个人从背景和其他目标中分离出来，是计算机视觉领域中极具挑战性的课题。
随着人群密度增加、遮挡情况复杂化以及视角变化多样化，传统的目标分割方法难以满足实际应用需求。
近年来，深度学习技术的快速发展为密集人群目标分割提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了密集人群目标分割的相关概念、研究意义及挑战，并对常用数据集进行了概述。
随后，重点综述了基于深度学习的密集人群目标分割算法，将其分为基于卷积神经网络、区域建议网络以及实例分割三类，并对各类方法的优缺点进行了分析。
最后，总结了密集人群目标分割技术的发展趋势，并展望了未来的研究方向。
关键词：密集人群；目标分割；深度学习；卷积神经网络；实例分割
#1.1相关概念
密集人群是指人群密度极高，人与人之间空间非常有限，个体之间存在严重遮挡的场景。
目标分割是计算机视觉领域的一项基本任务，旨在将图像或视频中感兴趣的目标从背景中分离出来。
与目标检测不同，目标分割需要将目标的像素级轮廓识别出来。
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