fluent terminal

本文 GitHub https:// github.com/Jack-Cherish /PythonPark 已收录，有技术干活文章，整理的学习资料，一线大厂面试经验分享等，欢迎 Star 和 完善。 一、前言 该系列文章的内容有： Pytorch的基本使用 语义分割算法讲解 先从最简单的语义分割基础与开发环境搭建开始讲解。 二、语义分割 语义分割是什么？ 语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。 简而言之，我们的目标是给定一幅RGB彩色图像（高x宽x3）或一幅灰度图像（高x宽x1），输出一个分割图谱，其中包括每个像素的类别标注（高x宽x1）。具体如下图所示： 注意 ：为了视觉上清晰，上面的预测图是一个低分辨率的图。在实际应用中，分割标注的分辨率需要与原始图像的分辨率相同。 这里对图片分为 五类 ：Person（人）、Purse（包）、Plants/Grass（植物/草）、Sidewalk（人行道）、Building/Structures（建筑物）。 与标准分类值（standard categorical values）的做法相似，这里也是创建一个 one-hot编码 的目标类别标注——本质上即为