现在最先进的图像分割的公式和代码

最先进的图像分割算法包括Mask R-CNN、DeepLab、U-Net等，它们的公式和代码比较复杂。以下是其中一种算法（Mask R-CNN）的部分代码：

# 定义 Mask R-CNN 模型
class MaskRCNN():
    def __init__(self, mode, config, model_dir):
        assert mode in ['training', 'inference']
        self.mode = mode
        self.config = config
        self.model_dir = model_dir
        self.set_log_dir()
        self.keras_model = self.build(mode=mode, config=config)
        
    def build(self, mode, config):
        # 构建 Mask R-CNN 模型
        input_image = KL.Input(
            shape=config.IMAGE_SHAPE.tolist(), name="input_image")
        input_image_meta = KL.Input(shape=[None], name="input_image_meta")
        if mode == "training":
            # 训练模式下需要输入 GT masks
            input_gt_class_ids = KL.Input(
                shape=[None], name="input_gt_class_ids", dtype=tf.int32)
            input_gt_masks = KL.Input(
                shape=[config.IMAGE_SHAPE[0], config.IMAGE_SHAPE[1], None],
                name="input_gt_masks", dtype=bool)
            # 构建 Mask R-CNN 训练模型
            model = modellib.MaskRCNN(
                mode="training", config=config,
                model_dir=self.model_dir)
            # 计算损失函数
            loss = {
                "rpn_class_loss": model.rpn_class_loss_graph,
                "rpn_bbox_loss": model.rpn_bbox_loss_graph,
                "mrcnn_class_loss": model.mrcnn_class_loss_graph,
                "mrcnn_bbox_loss": model.mrcnn_bbox_loss_graph,
                "mrcnn_mask_loss": model.mrcnn_mask_loss_graph
            }
            # 编译模型
            model.compile(
                optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(
                    learning_rate=config.LEARNING_RATE,
                    momentum=config.LEARNING_MOMENTUM),
                loss=loss,
                metrics=['accuracy'])
            # 返回训练模型
            return model.keras_model
        else:
            # 构建 Mask R-CNN 推理模型
            model = modellib.MaskRCNN(
                mode="inference", config=config,
                model_dir=self.model_dir)
            # 返回推理模型
            return model.keras_model

这段代码是基于 TensorFlow 和 Keras 实现的 Mask R-CNN 模型。它用到了很多高级的技术，如多任务学习、卷积神经网络等。为了理解这段代码，需要对深度学习和计算机视觉有一定的了解。