计算机视觉中的语义分割是干嘛

计算机视觉中的语义分割是一种图像分割技术，旨在将图像中的每个像素分配给特定的语义类别。它的目标是理解图像中不同区域的语义信息，例如识别出图像中的物体、场景或者区域。与传统的图像分割方法相比，语义分割不仅仅关注边界或者轮廓，而是对每个像素进行分类，从而实现对图像的细粒度理解。

语义分割通常使用深度学习模型来实现，其中最常用的是卷积神经网络（CNN）。这些模型通过训练大量带有标注的图像数据，学习到了不同语义类别的特征表示。在测试阶段，模型可以将输入图像中的每个像素映射到对应的语义类别，从而实现语义分割。

语义分割在许多计算机视觉任务中都起到了重要作用，例如自动驾驶、医学图像分析、图像编辑等。它可以帮助计算机理解图像中的内容，并为后续的任务提供更准确的信息。