图像分类、目标检测和图像分割是基于深度学习的计算机视觉三大核心任务。三大任务之间明显存在着一种递进的层级关系，图像分类聚焦于整张图像，目标检测定位于图像具体区域，而图像分割则是细化到每一个像素。基于深度学习的图像分割具体包括语义分割、实例分割和全景分割。语义分割的目的是要给每个像素赋予一个语义标签。语义分割在自动驾驶、场景解析、卫星遥感图像和医学影像等领域都有着广泛的应用前景。本文作为基于 PyTorch 的语义分割技术手册，对语义分割的基本技术框架、主要网络模型和技术方法提供一个实战性指导和参考。
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