语义分割与实例分割在计算机视觉中的应用

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和解释图像或视频数据。语义分割和实例分割是计算机视觉中两个重要的任务，它们在许多应用领域都有广泛的应用。本文将详细介绍语义分割和实例分割的概念、技术以及它们的源代码实现。

一、语义分割
语义分割是指将图像按照语义信息进行划分和标记的任务。它的目标是对图像中的每个像素进行分类，将其归属于不同的语义类别。语义分割可以为图像中的每个像素分配一个语义标签，例如人、车辆、道路等。这种分割结果能够提供更详细和准确的图像理解，为后续的图像分析和应用提供基础。

在语义分割中，常用的方法是基于深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。下面是一个使用Python和深度学习框架PyTorch实现语义分割的简单示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义语义分割网络