摘要
图像语义分割作为计算机视觉领域的基础性任务之一，旨在对图像中的每个像素进行分类，赋予其语义标签，从而实现对图像内容的深入理解。
近年来，深度卷积神经网络（DCNN）凭借其强大的特征提取能力，在图像语义分割领域取得了突破性进展。
本文首先介绍了图像语义分割的概念、研究背景和意义，并对国内外研究现状进行了概述。
其次，详细阐述了深度卷积神经网络的基本原理、常用结构以及其在图像语义分割中的应用。
重点分析了几种经典的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法，包括FCN、SegNet、U-Net和DeepLab系列等，并对它们的优缺点和适用场景进行了比较分析。
此外，本文还介绍了图像语义分割常用的数据集和评价指标。
最后，总结了图像语义分割技术的研究难点和未来发展趋势。
关键词：图像语义分割；深度学习；卷积神经网络；FCN；SegNet；U-Net；DeepLab
图像语义分割是计算机视觉领域的一项fundamental任务，其目标是将图像分割成若干个具有语义意义的区域，并为每个像素分配相应的类别标签[1]。
与传统的图像分类任务不同，图像语义分割不仅需要识别图像中包含的物体类别，还需要确定每个物体在图像中的精确位置和形状。
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