作者：禅与计算机程序设计艺术
深度学习在图像处理领域已经取得了巨大的成功，例如自动驾驶、目标检测、图像超分辨率等领域都有深度学习模型的帮助。但是如何将深度学习模型运用到图像分割任务中去，是很多研究者需要解决的问题。因此，本文主要关注在计算机视觉领域如何利用深度学习模型进行图像分割，并对目前已有的一些方法做一个综述。 一般而言，图像分割任务可以被定义为对图像中感兴趣区域的划分，通过对图像中像素或灰度级的分配来实现这个目标。如图所示，左图展示了一个输入图像，右图展示了一个输出图像，其中颜色不同的区域代表着不同类别的物体。因此，图像分割就是识别出图像中各个不同类别的物体，并且确定这些物体所在的位置和形状。 
深度学习在图像分割任务上的应用主要集中在三大方向上：
- 基于特征的网络结构：通常来说，卷积神经网络（CNN）或者 ResNet 在图像分割任务上表现非常好，能够达到很高的准确率；
- 实例分割：传统的图像分割方式，比如基于边缘检测的方法，只能识别出一个物体，而无法识别多个实例；
- 深度学习方法：深度学习方法的出现，使得图像分割变成了一个复杂的回归问题，即需要预测每个像素点的标签值，从而完成对图像中物体的分类和定位。
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