深度学习图像分割入门

深度学习图像分割是指将一张图片分割成多个区域，并将每个像素点分配给对应的区域，从而得到对原图的更细致的描述。深度学习图像分割在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如自动驾驶、医学图像分析等。

入门深度学习图像分割需要了解以下内容：
1. 图像分割基础知识，包括像素、颜色空间、边缘检测等；
2. 深度学习基础知识，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、反向传播等；
3. 深度学习图像分割模型，包括语义分割、实例分割、全景分割等；
4. 相关的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch等；
5. 数据集的处理和准备，例如数据增强、数据清洗、数据标注等。