城市街景图像语义分割

### 城市街景图像语义分割算法与实现

#### 一、概述
城市街景图像的语义分割旨在解析并标注每一张图片中的不同物体类别，如道路、行人、车辆等。这项技术对于自动驾驶汽车的安全导航至关重要[^1]。

#### 二、常用数据集
为了训练有效的语义分割网络，通常会利用公开的数据集来获取大量带有标签的城市街景照片。Cityscapes 数据库是一个广泛使用的资源，它提供了高质量的日间场景下的街道视图，并附有详细的逐像素级分类标记。

#### 三、典型架构设计
目前主流的方法采用卷积神经网络(CNN)，特别是编码器-解码器结构来进行端到端的学习过程。其中U-Net因其良好的性能而在该领域内备受青睐；DeepLab系列则通过引入空洞卷积提高了特征提取能力，能够更好地捕捉上下文信息。

#### 四、损失函数的选择
交叉熵损失被证明适用于多类别的预测任务，因此常作为优化目标用于监督学习框架下模型参数调整过程中。此外，还存在其他改进型度量标准比如Dice系数可以用来衡量两个样本之间的相似程度从而进一步提升泛化效果。

#### 五、代码实例展示
下面给出一段基于PyTorch平台构建简单版本UNet模型进行城市街景图像处理的例子：

import torch.nn as nn


class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, n_channels=3, n_classes=19):  
        super().__init__()
        
        self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)
        self.down1 = Down(64, 128)
        self.down2 = Down(128, 256)
        self.up1 = Up(380, 128)
        self.up2 = Up(192, 64)
        self.outc = OutConv(64, n_classes)

    def forward(self, x):
        ...