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数字图像处理与机器视觉卷积神经网络语义分割
语义分割任务描述输入当然是一张原始图像，输出为带有各个像素类别标签的与输入同分辨率的分割图像。
语义分割标签在语义分割中，标签定义如下：
网络结构和编码解码由于语义分割需要输入输出都是图像，所以之前学过的经典的图像分类和目标检测网络在分割任务上就不大适用了。在此前的经典网络中，经过多层卷积和池化之后输出的特征图尺寸会逐渐变小，所以对于语义分割任务我们需要将逐渐变小的特征图给还原到输入图像的大小。
网络结构和编码解码为了实现上述目标，一种通用做法就是采用编码和解码的网络结构，此前的多层卷积和池化的过程可以视作是图像编码的过程，也即不断的下采样的过程。解码理解为编码的逆运算，对编码的输出特征图进行不断的上采样逐渐得到一个与原始输入大小一致的全分辨率的分割图。
转置卷积
池化和反池化
损失函数损失函数通常采用逐像素交叉熵损失
U-net
U-net
U-netU-net特点：网络结构中没有涉及到任何的全连接层，同时在上采样过程中用到了下采样的结果，使得在深层的卷积中能够有浅层的简单特征，使得卷积的输入更加丰富，自然得到的结果也更加能够反映图像的原始信息。
Theend
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