语义分割(Semantic Segmentation)原理与代码实战案例讲解

语义分割(Semantic Segmentation)原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM

语义分割(Semantic Segmentation)原理与代码实战案例讲解

关键词：语义分割, 图像理解, 深度学习, U-Net, Mask R-CNN, 数据集

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在计算机视觉领域，图像识别主要分为两类：分类(Classification)和检测(Detection)。分类关注于预测图像属于哪一类，而检测则专注于定位图像中的物体并给出其类别标签。然而，在许多现实场景下，仅依靠分类或检测是不够的。例如，自动驾驶系统需要了解道路、车辆、行人以及路标之间的相对位置关系，以便做出安全决策。这催生了对更细粒度信息的需求——即每个像素点代表什么类型的信息。

1.2 研究现状

近年来，随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络(CNN)的应用，语义分割取得了显著进展。该技术能够精确地标识出输入图像中的每一个像素点所属的类别，并在诸多领域展现出巨大潜力&#