計算機視覺作為人工智能的主流技術(shù)領(lǐng)域之一，歷經(jīng)圖像分類-->目標定位-->目標檢測，最終發(fā)展到圖像語義分割技術(shù)。

如下圖所示，從最初的識別圖片信息進行單一分類，到單圖片中多目標識別分析，而語義分割更是要將單圖像中的度目標進行邊界定位。

圖像語義分割作為CV中重要的基本問題之一，更是CV工程師必備的基本技能，其目的是將圖像分割成幾組具有某種特定語義含義的像素區(qū)域，并識別出每個區(qū)域的類別，最終獲得一副具有像素語義標注的圖像。

在今天，圖像語義分割可以說是圖像理解的基石性技術(shù)，在自動駕駛系統(tǒng)（具體為街景識別與理解）、無人機應(yīng)用（著陸點判斷）以及穿戴式設(shè)備應(yīng)用中舉足輕重。

自四年前Google發(fā)布第一個版本的DeepLab模型以來，CNN特征提取器、目標尺度建模技術(shù)、語境信息處理、模型訓練流程、深度學習硬件和軟件的不斷改進和優(yōu)化。

現(xiàn)如今，Google最新版本DeepLab V3+已經(jīng)成為各大企業(yè)CV工程師必備的語義分割技術(shù)。

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總結(jié)

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