在计算机视觉领域，目前神经网络的应用主要有图像识别，目标定位与检测，语义分割。图像识别就是告诉你图像是什么，目标定位与检测告诉你图像中目标在哪里，语义分割则是从像素级别回答上面两个问题。因为项目需要对卫星遥感影像中的小麦和玉米进行语义分割，下面给大家简单介绍下语义分割的相关知识。

图像语义分割，从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割，例如让计算机在输入下面左图的情况下，能够输出右图。语义在语音识别中指的是语音的意思，在图像领域，语义指的是图像的内容，对图片意思的理解，比如左图的语义就是三个人骑着三辆自行车；分割的意思是从像素的角度分割出图片中的不同对象，对原图中的每个像素都进行标注，比如右图中粉红色代表人，绿色代表自行车。

目前语义分割的应用领域主要有：

    地理信息系统 
    无人车驾驶 
    医疗影像分析
    机器人等领域 
                

地理信息系统: 可以通过训练神经网络让机器输入卫星遥感影像，自动识别道路，河流，庄稼，建筑物等，并且对图像中每个像素进行标注。（下图左边为卫星遥感影像，中间为真实的标签，右边为神经网络预测的标签结果，可以看到，随着训练加深，预测准确率不断提升。使用ResNet FCN网络进行训练）

无人车驾驶: 语义分割也是无人车驾驶的核心算法技术，车载摄像头，或者激光雷达探查到图像后输入到神经网络中，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。

医疗影像分析: 随着人工智能的崛起，将神经网络与医疗诊断结合也成为研究热点，智能医疗研究逐渐成熟。在智能医疗领域，语义分割主要应用有肿瘤图像分割，龋齿诊断等。(下图是龋齿诊断辅助)