圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像分割是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺三大核心任務(wù)。三大任務(wù)之間明顯存在著一種遞進(jìn)的層級關(guān)系，圖像分類聚焦于整張圖像，目標(biāo)檢測定位于圖像具體區(qū)域，而圖像分割則是細(xì)化到每一個(gè)像素。

基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割具體包括語義分割、實(shí)例分割和全景分割。語義分割的目的是要給每個(gè)像素賦予一個(gè)語義標(biāo)簽。語義分割在自動(dòng)駕駛、場景解析、衛(wèi)星遙感圖像和醫(yī)學(xué)影像等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。

本文作為基于PyTorch的語義分割技術(shù)手冊，對語義分割的基本技術(shù)框架、主要網(wǎng)絡(luò)模型和技術(shù)方法提供一個(gè)實(shí)戰(zhàn)性指導(dǎo)和參考。

手冊主要包括五個(gè)章節(jié)，其中第一章對語義分割做了一個(gè)簡單概述，第二章詳述了深度學(xué)習(xí)語義分割的關(guān)鍵技術(shù)組建，第三章提供數(shù)據(jù)導(dǎo)入的規(guī)范化的代碼模板，第四章則是對經(jīng)典的、常用的語義分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了詳述。最后第五章探討了PyTorch深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練代碼搭建范式以及訓(xùn)練過程中的可視化展現(xiàn)方法。完整目錄如下：

由于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、能力有限，本手冊作為1.0版本，有諸多不完善和有失偏頗之處。所以該手冊同時(shí)也是一個(gè)意見征求稿。

手冊項(xiàng)目GitHub項(xiàng)目地址：

https://github.com/luwill/Semantic-Segmentation-Guide/

另外手冊也提供了pdf版本，有需要的朋友可加作者個(gè)人微信獲取。

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總結(jié)

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