语义分割：给图像的每个像素分类

语义分割给图像的每个像素打上类别标签——天空、道路、行人、车辆。如果说目标检测是画框，语义分割就是精细的填色，是场景理解的基础。

语义分割代表着一种极致的精确：不满足于知道“图里有人”，而要知道人的每一个像素在哪、边界在哪。从粗放到精细，是所有技术走向成熟的共同路径。细节之处，才见真功夫。

## 核心要点

图片来源：Openverse / ajmexico（https://www.flickr.com/photos/15587432@N02/3281139507）

1. FCN 开创了全卷积分割的范式。

2. U-Net 的编码器-解码器结构成为医学图像分割标配。

3. 分割质量依赖标注精度，像素级标注成本极高。

4. 它是自动驾驶可行驶区域判断的核心技术。

图片来源：Openverse / tedxdcu（https://www.flickr.com/photos/128824368@N06/16323120008）

## 写在最后

以上是关于「语义分割」的科普介绍。人工智能正在快速发展，相关概念和方法也在不断演进。希望本文能帮你建立对这一主题的基本认识。