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 Network, FCN）
   FCN是语义分割中最经典的方法之一。它通过将传统的全连接层物体，还需要精确地标记出物体的边界和轮廓。

7. 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