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计算机视觉作为人工智能的主流技术领域之一，历经图像分类-->目标定位-->目标检测，最终发展到图像语义分割技术。

如下图所示， 从最初的识别图片信息进行单一分类，到单图片中多目标识别分析，而语义分割更是要将单图像中的度目标进行边界定位。

图像语义分割作为 CV 中重要的基本问题之一，更是 CV 工程师必备的基本技能 ，其目的是将图像分割成几组具有某种特定语义含义的像素区域，并识别出每个区域的类别，最终获得一副具有像素语义标注的图像。

在今天，图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术， 在自动驾驶系统（具体为街景识别与理解）、无人机应用（着陆点判断）以及穿戴式设备应用中举足轻重。

自四年前 Google 发布第一个版本的 DeepLab 模型以来，CNN 特征提取器、目标尺度建模技术、语境信息处理、模型训练流程、深度学习硬件和软件的不断改进和优化。

现如今，Google 最新版本 DeepLab V3+ 已经成为各大企业 CV 工程师必备的语义分割技术。

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