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文档摘要

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深度学习赋能场景分割：技术剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，深度学习作为机器学习领域中最具活力和潜力的研究方向之一，近年来取得了突破性进展。深度学习基于人工神经网络，通过构建多层非线性变换模型，能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征表示，在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等众多领域展现出卓越的性能，已经逐渐成为推动人工智能技术发展的核心力量。

场景分割作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在将输入的图像或视频分割为不同的区域，并为每个区域分配相应的场景类别，其目标是对场景图像中的每个像素判断其所属类别，从而实现对场景的理解和分析。场景分割在实际应