一、算法介绍
SegNet网络结构如下图所示，Input为输入图片，Output为输出分割的图像，不同颜色代表不同的分类。语义分割的重要性就在于不仅告诉你图片中某个东西是什么，而且告知你他在图片的位置。我们可以看到是一个对称网络，由中间绿色pooling层与红色upsampling层作为分割，左边是卷积提取高维特征，并通过pooling使图片变小，SegNet作者称为Encoder，右边是反卷积（在这里反卷积与卷积没有区别）与upsampling，通过反卷积使得图像分类后特征得以重现，upsampling使图像变大，SegNet作者称为Decoder，最后通过Softmax，输出不同分类的最大值。SegNet网络结构如下图所示，Input为输入图片，Output为输出分割
