语义分割：学习与理解

语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将图像中的每个像素分配到对应的语义类别中。本文将介绍语义分割的基本概念、常用方法和相关源代码示例。

1. 概述
   语义分割的目标是对图像进行像素级别的分类，即将图像中的每个像素划分到预定义的语义类别中，如人、车、道路等。与目标检测和图像分类不同，语义分割不仅需要识别图像中的物物体，还需要精确地标记出物体的边界物体，还需要精确地标记出物体的边界和轮廓。

2. 常用方法物体，还需要精确地标记出物体的边界和轮廓。

3. 常用方法
   （1）全卷积网络（Fully Convolution物体，还需要精确地标记出物体的边界和轮廓。

4. 常用方法
   （1）全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）
   FCN是语义分割中最经物体，还需要精确地标记出物体的边界和轮廓。

5. 常用方法
   （1）全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）
   FCN是语义分割中最经典的方法之一。它通过将传统的全物体，还需要精确地标记出物体的边界和轮廓。

6. 常用方法
   （1）全卷积网络（Fully Convolutional