深度学习语义分割理论与实战指南 深度学习语义分割的理论和实践指南 louwill v1.0 机器学习实验室 图0。 机器学习实验室 引言 图像分类,目标检测和图像分割是基于深度学习的计算机视觉三大核心任务。三大任务之间明显存在着一种递进的层级关系,图像分类聚焦于整张图像,目标检测定位于图像具体深度学习的图像分割具体包括语义分割,实例分割和全景分割。语义分割的目的是要给每个赋予一个语义标签。语义分割在自动作为基于PyTorch的语义分割技术手册,对语义分割的基本技术框架,主要网络模型和技术方法提供一个实战性指导和参考。 1.语义分割概述 图像分割主要包括语义分割(语义分割)和实例分割(实例分割)。那语义分割和实例分割具体都是什么含义?而且又有什么区别和联系?语义分割是对图像中的每个变量都划分出对应的类别,即实现目标等级的分类;而类的具体对象,即为实例,那么实例分割不但要进行预定等级的分类,