深度學習語義分割理論與實戰指南 V1.0?版本已經完成，主要包括語義分割概述、關鍵技術組件、數據模塊、經典分割網絡與架構、PyTorch基本實戰方法等五個部分。

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圖像分類、目標檢測和圖像分割是基于深度學習的計算機視覺三大核心任務。三大任務之間明顯存在著一種遞進的層級關系，圖像分類聚焦于整張圖像，目標檢測定位于圖像具體區域，而圖像分割則是細化到每一個像素。

圖像分割主要包括語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation）。那語義分割和實例分割具體都是什么含義？二者又有什么區別和聯系？

語義分割是對圖像中的每個像素都劃分出對應的類別，即實現像素級別的分類；而類的具體對象，即為實例，那么實例分割不但要進行像素級別的分類，還需在具體的類別基礎上區別開不同的個體。

例如，圖像有多個人甲、乙、丙，那邊他們的語義分割結果都是人，而實例分割結果卻是不同的對象。另外，為了同時實現實例分割與不可數類別的語義分割，相關研究又提出了全景分割（Panoptic Segmentation）的概念。

本文作為基于PyTorch的語義分割技術手冊，對語義分割的基本技術框架、主要網絡模型和技術方法提供一個入門和實戰性的參考。

由于個人經驗、能力有限，本手冊作為1.0版本，有諸多不完善和有失偏頗之處。所以該手冊同時也是一個意見征求稿。后續會不斷進行版本迭代。

手冊項目GitHub項目地址：

https://github.com/luwill/Semantic-Segmentation-Guide/

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习语义分割理论与实战指南.pdf的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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