图像分割

🧬 知识点关系网络

输入图像→编码器→解码器→像素级预测

⬆️ U-Net的跳跃连接，融合浅层细节与深层语义。

语义分割 —— FCN将全连接层替换为卷积，U-Net编码-解码对称结构，DeepLab用空洞卷积扩大感受野。
💡 用U-Net做医学图像分割，观察跳跃连接的作用。
实例分割 —— Mask R-CNN在Faster R-CNN上加一个分割分支，YOLACT将掩膜系数与原型组合。
💡 了解RoIAlign如何解决RoIPool的量化误差。
损失函数 —— 交叉熵逐像素计算，Dice Loss直接优化IoU，Focal Loss缓解类别不平衡。
💡 在类别不均衡的分割任务中，对比交叉熵与Dice Loss的效果。

💡 学习贴士： 理论与代码并重，动手实现经典模型，在GPU上验证想法。

前置依赖： 学习图像分割前，建议具备Python编程、线性代数、概率论基础。

后续延伸： 学完图像分割后，可继续深入AI的其他子领域或应用方向。

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分割器官、肿瘤、血管。

分割前景人物，虚化背景。

分割耕地、森林、水域。

我是一名正在学习图像分割的学生，请用生动易懂的方式为我讲解其核心概念，并结合AI领域的实际应用场景加以说明。