图像分割是计算机视觉中的核心任务之一，旨在将图像中的每个像素分类为特定对象或区域。以下是关键知识点梳理：
常用技术方法 🛠️
- 语义分割：识别图像中所有像素的语义类别（如道路、行人）
- 实例分割：区分同一类别的不同个体（如多辆汽车）
- U-Net架构：经典的编码-解码结构，广泛应用于医学影像分析
- DeepLab系列：基于空洞卷积和注意力机制的先进模型
应用场景 🌍
- 医疗领域：器官边界检测 / 病变区域识别
- 自动驾驶：道路标线分割 / 交通参与者识别
- 遥感图像：土地利用分类 / 建筑物检测
学习资源 📘
📌 提示：实践时建议从简单数据集（如PASCAL VOC）入手，逐步过渡到更复杂的任务