图像分割可通过Python实现,常用框架PyTorch和TensorFlow提供预训练模型。常见模型有U-Net、FCN、MaskR-CNN和DeepLab系列,初学者建议从U-Net入手。数据准备需带像素级标注的图像及对应mask图,预处理时要统一几何变换并同步增强操作。训练流程包括加载数据、初始化模型、选择损失函数如交叉熵、DiceLoss或IoULoss,进行前向传播与反向传播,定期保存模型并验证。结果可视化可用OpenCV或matplotlib叠加预测mask,必要时手动映射颜色矩阵以确保显示正确