【机哥】基于深度学习的图像语义分割器

鱼弦：优快云内容合伙人、优快云新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

图像语义分割（Image Semantic Segmentation）是指将输入的图像中每个像素点划分为不同的语义类别，是计算机视觉中的一项重要任务。基于深度学习的图像语义分割器可以通过卷积神经网络（CNN）来实现。

一般而言，基于深度学习的图像语义分割器由两个部分组成：编码器和解码器。编码器通常是一个卷积神经网络，用于提取输入图像的特征表示；解码器通常是一个反卷积神经网络，用于将编码器提取的特征表示转化为每个像素点的语义标签。其中，编码器和解码器之间通常还会加入一些跳跃连接（Skip Connection）或注意力机制（Attention Mechanism）等技术来提高模型的性能。

原理详