由于要接触语义分割相关领域，随着自己的学习，也希望能够写下一些总结性的博客和大家一起分享并互相学习。

 我会将语义分割一系列的popular algorithm论文总结、剖析、实现，以进一步加深对此领域的理解。

一、基本概念

什么是语义分割？ 语义分割（semantic segmentation）是计算机视觉的一个重要问题，将视觉输入划分为不同语义可解释类别，即像素级别的分割，并且分割是有语义信息的。如下图所示：

在自动驾驶、机器人等领域，有着极其重要的意义。
很明显，不同于其他类型的视觉任务，如物体检测（object detection）、分类（classification），语义分割是一个pixelwise 的任务，对每一个像素，进行一个分类预测。同时又与无监督聚类任务不同，聚类虽然可以达到分割的作用，但不一定具有语义信息。

二、数据集

常用的数据集如下，其中Pascal VOC最广泛使用

• Pascal VOC 2012：有 20 类目标，这些目标包括人类、机动车类以及其他类，可用于目标类别或背景的分割
• Cityscapes：50 个城市的城市场景语义理解数据集
• NYUDv2：一个有RGB-D信息的数据集，采集自Kinect，有1449张RGBD图像，40类目标。
• Pascal Context：有 400 多类的室内和室外场景
• Stanford Background Dataset：至少有一个前景物体的一组户外场景。

三、方法

传统的方法有基于决策树、随机森林等方法，在本专题中，仅介绍学习基于深度学习和随机场的方法。
主流深度学习方法有：

• FCN
• DeepLab v1、v2
• segNet
• UNet
• Dilated convolutions
• PspNet
• RefineNet
• Large kernel Matters
• DeepLab v3
• 基于对抗网络

基于随机场的处理：

• DenseCRF
• MRF
• GCRF

后续将对每种主流方法深入学习与分析，欢迎大家指点与共同学习。