为啥一个待办事项，没按既定计划执行，就是因为我们常常假设很多东西是独立同分布的，但其他它们之间有许多关联，不是很好解耦；而对概念多层次多侧面的理解，就是在确定其语义空间所涵盖或者说辐射的范围，一个概念，就是一个较为清晰的界定，这是从语言的角度讲；从医学图像分割角度看，一个肿块，认识它的方式也很多， 如果我们学到的特征图，也像一个个软件工具一样，相互之间的信息交互是以此为边界的，一个矩阵作为一个数字系统，其实，不同层的特征图之间的特征的关系，和检索时候，使用的上下义的词语的关系，或说界门纲目科属种这样的层次关系，是一样的，这是从较为宏观的语义角度而非像素的粒度上去理解，在这种情况下，特征图之间相对有隔离性，仅仅通过拼接再卷积的方式，就能很好地对得到的特征进行提取么，请指出上述理解中你认为模糊的概念和说法，并结合上述理解，从自然语言处理的思想迁移到图像分割的语义信息提取效率和精度方面具体谈谈现存语义分割模型在语义边缘提取或界定方面的贡献。

在上述理解中，有一些概念和说法比较模糊，例如“独立同分布”、“软件工具”、“较为宏观的语义角度”等，需要更加具体的解释才能更好地理解。另外，对于图像分割中的特征提取和语义信息提取，需要更加深入地理解和探索，才能提高语义分割模型的效率和精度。

从自然语言处理的思想迁移到图像分割，可以借鉴自然语言处理中的词向量表示方法和语义相似度计算方法。在图像分割中，可以使用卷积神经网络对图像进行特征提取，然后使用特征图之间的相似性来进行语义分割，从而提高分割的效果和精度。

现存的语义分割模型在语义边缘提取或界定方面做出了很大的贡献。例如，在 DeepLabv3+ 模型中，使用了空洞卷积和多尺度特征融合的方法来提高语义分割的效果和精度。在 PSPNet 模型中，使用了金字塔池化的方法来捕捉不同尺度的信息，从而提高分割的精度。这些方法都是从语义信息提取的角度出发，对语义边缘的提取和界定起到了很好的作用。