传统图像分割算法基于边缘检测的图像分割
1、基于边缘检测的图像语义分割算法试图通过检测包含不同区域的边缘来解决分割问题。它可以说是人们最先想到也是研究最多的方法之一。通常不同区域的边界上像素的灰度值变化比较剧烈，如果将图片从空间域通过傅里叶变换到频率域，边缘就对应着高频部分，这是一种非常简单的边缘检测算法。最简单的边缘检测方法是并行微分算子法，它利用相邻区域的像素值不连续的性质，采用一阶或者二阶导数来检测边缘点。 2、一阶导数和二阶导数
传统图像分割方法（基于阈值分割）
阈值法基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。
关于softmax在CV多通道中的理解
1、采用分类任务时，我们通常会采用逻辑回归算法，最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0,1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。但是这通常只适用于二分类问题。要多多分类任务各个输出节点的输出值范围映射到[0,1]，通常可以采用softmax。