Αυτή η διατριβή επικεντρώνεται στο πεδίο της κατάτμησης εικόνας μέσω της μελέτης, ανάπτυξης και εφαρμογής αρχιτεκτονικών Βαθιάς Μάθησης (Deep Learning) στους σημαντικότερους και ευρύτερα εφαρμοζόμενους τομείς: τη σημασιολογική τμηματοποίηση, τη δυαδικοποίηση εγγράφων και την κατάτμηση στιγμιότυπου (instance segmentation). Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται σε αποδοτικές, χαμηλής πολυπλοκότητας αρχιτεκτονικές που επιτυγχάνουν ισορροπία μεταξύ ακρίβειας κατάτμησης και υπολογιστικής αποδοτικότητας — ένας συνδυασμός κρίσιμος για πρακτικές εφαρμογές στον πραγματικό κόσμο. Το έργο δομείται σε τέσσερα κεφάλαια, ένα αφιερωμένο στο γενικό πρόβλημα της κατάτμησης εικόνας και ένα για κάθε επιμέρους ερευνητικό πεδίο. Στο Κεφάλαιο 1 τίθενται τα θεμέλια της διατριβής μέσω της διερεύνησης της κατάτμησης εικόνας ως ευρύτερου ερευνητικού τομέα και της παρουσίασης των κύριων υποπεδίων του, όπως η ανίχνευση αντικειμένων, η σημασιολογική κατάτμηση και η κατάτμηση στιγμιότυπου. Η δυαδικοποίηση εγγράφων αναφέρεται επίσης ως μια ιδιαίτερη περίπτωση σημασιολογικής κατάτμησης. Μελετώνται οι στόχοι και οι προκλήσεις κάθε περιοχής, καθώς και οι μέθοδοι αξιολόγησης που χρησιμοποιούνται κάθε φορά. Το κεφάλαιο αναφέρεται επίσης στην κατηγοριοποίηση εικόνων, καθώς η προεκπαίδευση αρχιτεκτονικών πάνω στο πρόβλημα της κατηγοριοποίησης αποτελεί θεμελιώδες βήμα στη συνολική διαδικασία της κατάτμησης. Ο σκοπός του κεφαλαίου είναι να λειτουργήσει ως θεωρητική και πρακτική εισαγωγή, αναδεικνύοντας τη σημασία της κατάτμησης εικόνας στις σύγχρονες αυτοματοποιημένες εφαρμογές του πραγματικού κόσμου. Στο Κεφάλαιο 2 εξετάζεται το απαιτητικό πρόβλημα της δυαδικοποίησης εγγράφων, ως κρίσιμο βήμα στη μετατροπή ενός εγγράφου, έντυπου ή χειρόγραφου, στον ψηφιακό κόσμο. Πραγματοποιείται μια αναδρομική ανασκόπηση των δημοφιλών μεθόδων του παρελθόντος, με έμφαση στα χαρακτηριστικά που τους επέτρεψαν να κυριαρχήσουν στο πεδίο για δεκαετίες πριν την έλευση της Βαθιάς Μάθησης. Παράλληλα, εξετάζονται οι υπάρχουσες σύγχρονες συνελικτικές μέθοδοι αιχμής (state-of-the-art) και παρουσιάζεται μια κορυφαία συνελικτική αρχιτεκτονική που συνδυάζει σύγχρονα χαρακτηριστικά, όπως μπλοκ πολλαπλών αναλύσεων και μηχανισμούς οπτικής προσοχής. Η μέθοδος συγκρίνεται ως προς την ακρίβεια, την ανθεκτικότητα και την ταχύτητα με τις σύγχρονες μεθόδους αιχμής στα σύνολα δεδομένων (H)DIBCO, τα οποία αποτελούν πλέον πρότυπο αξιολόγησης για τη δυαδικοποίηση εγγράφων.Το Κεφάλαιο 3 παρουσιάζει μια εκτενή μελέτη της σημασιολογικής κατάτμησης, μιας διαδικασίας που στοχεύει στην απόδοση ετικετών κατηγορίας σε κάθε εικονοστοιχείο (pixel) μιας εικόνας. Το κεφάλαιο περιλαμβάνει μια συστηματική ανασκόπηση των παραδοσιακών μεθόδων σημασιολογικής κατάτμησης, πριν εστιάσει στον κόσμο της Βαθιάς Μάθησης, όπου εξετάζονται τόσο συνελικτικές όσο και βασισμένες σε transformers προσεγγίσεις. Παρουσιάζεται επίσης μια νέα, χαμηλής πολυπλοκότητας αλλά ιδιαίτερα ανταγωνιστική αρχιτεκτονική Βαθιάς Μάθησης για σημασιολογική κατάτμηση, η MResTNet, η οποία συνδυάζει συνελικτικά και μετασχηματιστικά δομικά στοιχεία. Μέσα από μια σειρά πειραμάτων και αξιολογήσεων, παρουσιάζεται το σκεπτικό πίσω από την αρχιτεκτονική και διερευνάται η αποτελεσματικότητά της. Το Κεφάλαιο 4 εξετάζει τις επιπλέον προκλήσεις του πεδίου της κατάτμησης στιγμιότυπου, όπου όχι μόνο απαιτείται επισήμανση εικονοστοιχείων ανά κατηγορία, αλλά και ανίχνευση των επιμέρους αντικειμένων. Οι αρχές της σημασιολογικής κατάτμησης και της ανίχνευσης αντικειμένων πρέπει να συνδυαστούν και να λειτουργήσουν συμπληρωματικά, ώστε κάθε μεμονωμένο αντικείμενο να επισημαίνεται και να διακρίνεται, ακόμα και σε περιπτώσεις που αλληλεπικαλύπτονται. Το κεφάλαιο αυτό εξετάζει προηγμένες τεχνικές Βαθιάς Μάθησης, αναλύοντας τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα καθεμιάς. Παρουσιάζεται επίσης μια νέα προσέγγιση για τη βελτίωση της ακρίβειας και της ταχύτητας των μοντέλων κατάτμησης στιγμιότυπου, διατηρώντας υψηλή ακρίβεια και ταυτόχρονα χαμηλή, πραγματικού χρόνου πολυπλοκότητα, το δίκτυο DDMnet. Η μέθοδος αναλύεται και αξιολογείται έναντι του ανταγωνισμού, στα κυρίαρχα σύνολα δεδομένων αναφοράς του πεδίου, αποδεικνύοντας την υψηλή της αποδοτικότητα και τη χαμηλή υπολογιστική πολυπλοκότητα. Τέλος, το Κεφάλαιο 5 συνοψίζει το έργο κάθε ερευνητικού βήματος και περιγράφει τα κύρια σημεία εστίασης και τους στόχους που καθοδήγησαν τις ερευνητικές δραστηριότητες. Επιπλέον, αναδεικνύει τη συμβολή κάθε προτεινόμενης μεθόδου στο πεδίο της κατάτμησης εικόνας και ολοκληρώνεται με μια λίστα υποσχόμενων και καινοτόμων κατευθύνσεων για μελλοντική έρευνα, εμπνευσμένων από τις προτεινόμενες αρχιτεκτονικές.