语义分割pascal unet

语义分割是一种计算机视觉任务，主要用于将图像像素级地划分为不同的类别。PASCAL VOC是一个常用的数据集，用于评估图像理解算法，其中包括了语义分割的任务。UNet（全称为U-shaped Network）是一个经典的深度学习模型，特别适用于解决语义分割问题，因为它结合了编码器（Downsampling部分提取特征）和解码器（Upsampling部分恢复细节并生成精确边界）结构。

UNet的特点在于其连接了输入和输出层的跳跃连接（skip connections），这使得它能够同时捕获大尺度的上下文信息和小尺度的局部细节。当应用于PASCAL VOC这样的数据集上，模型通过学习训练样本中的像素标签，对新的图片进行预测，每个像素都对应一个预定义的类别标签。