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是一门让计算机学会“看”的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容。

语义分割 （Semantic Segmentation)：从像素水平（pixel-level）上，理解、识别图片的内容。根据语义信息对图像中的像素进行分割。评价指标像素准确率（Pixel Accuracy PA） or (global acc)类别像素准确率（Class Pixel Accuracy CPA）类别平均像素准确率（Mean Accuracy or Mean Pixel Accuracy MPA)平均交并比（Mean Intersection over Union MIoU）若想理解

分割2——语义分割评价指标这是因为普通卷积的操作图 1.其卷积可等效为图 2.其卷积操作可等效为图 3.图 2. 卷积 还可等效为图 4. 扩展为图 5. -> 图 6.输入特征图、卷积与输出特征图展平后可整理成：接下来出现一个问题，已知矩阵与矩阵能否反向求得矩阵答案是不能。当然，如果能在等号左右两边乘上的逆矩阵，则能反向求得矩阵；但是，但是不为方阵，则不能反向求得（没法通过矩阵与矩阵还原矩阵这样也就说明了！并且也说明了下，！接下来，放宽条件，我们只想通过与。

使用MediaPipe代码讲解（1）对应结果代码讲解（2） 对应结果 代码讲解（3）对应结果 代码讲解（4）对应结果代码讲解（5） 对应结果代码讲解（6） 对应结果代码讲解（7） 对应结果完整代码2.视频公用代码部分处理每帧的函数1.将背景扣掉2.将前景扣掉3.替换背景实时摄像头捕捉亲测3个函数都能正常运行！实时视频运行结果1.将背景扣掉背景扣掉2.将前景扣掉前景扣掉3.替换背景背景扣掉.................

三种上采样：1.转置卷积(即以前的反卷积)2.插值3.反池化Three kinds of upsampling:1. Transposed convolution (i.e. previous deconvolution)2. Interpolation3. De-pooling 代码(code)：import torch.nn as nnimport cv2from torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision impor

代码(code)：import torch.nn as nnimport cv2from torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterimg = cv2.imread("1.jpg")tran_tensor = transforms.ToTensor()img = tran_tensor(img)pr