在机器学习中常见的图像处理任务包括：分类、分类+定位、语义分割、目标检测、实例分隔

    在分类任务中，我们要做的就是去识别这张图片是属于哪一类的。比如是猫还是狗，在分类+定位中，我们不仅要识别是猫还是狗，还要识别猫或狗在图片中的位置。

    语义分割就是要区分一张图片中的几类物体并标记。实际上就是一种分类任务。
    输入一张图片，输出是分割图，其中每个像素包含了其 类别的标签
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    在实现语义分割目标中，常用到的算法就是FCN， 全卷积网络。在实现FCN网络中，最有名的就是Unet网络。

    评价模型的好坏metrics用IOU(检测评价函数)

    目标检测：简单那来说就是要检测图片里面有什么，具体的位置在哪里。
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    在我们平时学习训练中，通常用Oxford作为数据集。