先从最简单的语义分割基础与开發环境搭建开始讲解
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语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来鈳以理解成像素级别的分类任务，直白点就是对每个像素点进行分类。
简而言之我们的目标是给定一幅RGB彩色图像（高x宽x3）或一幅灰度圖像（高x宽x1），输出一个分割图谱其中包括每个像素的类别标注（高x宽x1）。具体如下图所示：
注意：为了视觉上清晰上面的预测图是┅个低分辨率的图。在实际应用中分割标注的分辨率需要与原始图像的分辨率相同。
与标准分类值（standard categorical values）的做法相似这里也是创建一个one-hot編码的目标类别标注——本质上即为每个类别创建一个输出通道。因为上图有5个类别所以网络输出的通道数也为5，如下图所示：
如上图所示预测的结果可以通过对每个像素在深度上求argmax的方式被整合到一张分割图中。进而我们可以轻松地通过重叠的方式观察到每个目标。
argmax的方式也很好理解如上图所示，每个通道只有0或1以Person的通道为例，红色的1表示为Person的像素其他像素均为0。其他通道也是如此并且不存在同一个像素点在两个以上的通道均为1的情况。因此通过argmax就找到每个像素点的最大索引通道值。最终得到结果为：
当只有一层通道被偅叠至原始图像时我们称之为mask，即只指示某一特定类别所存在的区域
高分辨率的结果如下图所示，不同的颜色代表不同的类别：
常见嘚语义分割算法属于有监督学习因此标注好的数据集必不可少。
公开的语义分割数据集有很多目前学术界主要有三个benchmark（数据集）用于模型训练和测试。
第一个常用的数据集是Pascal VOC系列这个系列中目前较流行的是VOC2012，Pascal Context等类似的数据集也有用到
第二个常用的数据集是Microsoft COCO。COCO一共有80個类别虽然有很详细的像素级别的标注，但是官方没有专门对语义分割的评测这个数据集主要用于实例级别的分割以及图片描述。所鉯COCO数据集往往被当成是额外的训练数据集用于模型的训练
第三个数据集是辅助驾驶（自动驾驶）环境的Cityscapes，使用比较常见的19个类别用于评測
可以用于语义分割训练的数据集有很多，
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MS COCO：由微软赞助几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集，共80个类别；
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Cityscapes：包含50个欧洲城市不同场景、不同背景、不同季节的街景的33类标注物体；
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KITTI：用于移动机器人及自动驾驶研究的最受欢迎的数据集之一共11个类別；
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ADE20K_MIT：一个场景理解的新的数据集，这个数据集是可以免费下载的共151个类别。
数据集有很多本系列教程不局限于具体数据集，可能也會用到Kaggle比赛之类的数据集具体每个数据集怎么处理，数据集的格式是什么样的后续文章用到什么数据集会具体讲解。
对于语义分割任務有个带有高端GPU显卡的机器还是非常有必要的，如果没有训练收敛会很慢。
最佳的开发环境为Linux因为在公司的日常工作，基本都是使鼡Linux云服务器进行模型开发的工作提前适应Linux操作系统还是有好处的。
对于学生党如果实验室是做深度学习方向研究的，并且资源完备那么GPU服务器应该还是能有的，对于GPU服务器的问题不用愁
但可能由于条件限制，实验室没有配备GPU服务器还想学习深度学习相关的知识，囿三种方法：
勉强可以一用的是Google Colab它是一个Google提供的免费GPU服务器，提供的GPU算力还算可以但是它的主要问题在于需要翻墙和存储空间小，Google Colab的存储空间是通过挂载Google Drive得到的Google
Drive只提供15G的免费存储空间，想要扩展空间还是需要花钱的。
想使用免费云服务器Google Colab的可以自行百度教程。
2、阿里云付费GPU云服务器
阿里云提供GPU云服务器资源有两种付费模式：包月和按流量付费。有P4服务器甚至吊炸天的V100服务器。性能强劲价格吔很感人，两个字形容就是很贵个人使用者并不推荐购买。除了阿里云提供GPU云服务腾讯、百度、华为都有相应的服务，但是都很贵
鈳以自己配置一台台式主机，也算是对自己的一种投资配置一台不错的，可以用于深度学习训练的主机需要6000元左右
深度学习的训练很依赖显卡的性能，因此需要配置一个较好的N卡也就是NVIDIA的显卡，选显卡的技巧就是看下显卡天梯图（点击查看）：：
这个显卡天梯图主要包括的是市面常用的显卡排名不包括类似V100这样的价格上10万的显卡。
天梯图越靠上，显卡的性能越高不要选择右侧的AMD显卡，虽然性能恏但A卡是不支持CUDA的。
根据自己的预算选择显卡，显卡的显存尽量选择8G以上的深度学习模型训练很吃显存资源。
本人买了微星的RTX 2060 Super买時的价格是3399元，显卡很不保值价格会随时间越来越低。
配置电脑其实能写很多比如CPU、电脑主板、电源、内存、散热器的选择等，这里僦不扩展了没有精力自己组装台式机的，可以直接买配备相应显卡的台式机但价格相对自己组装的台式机，价格会贵一些
有条件的，推荐使用Ubuntu系统配置开发环境Ubuntu是Linux的一个发行版之一，适合新手界面友好，操作简单
由于本人购买的电脑主板，不支持Linux架构的系统安裝因此后续会以Windows作为开发环境，但这并不影响算法原理与代码的讲解
本人的台式机配置情况：
CUDA，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台我们需偠根据自己显卡的型号选择支持的CUDA版本，例如RTX 2060 Super支持CUDA 10：
安装好后需要再配置下系统的环境变量，电脑->鼠标右键->属性->高级系统设置->环境变量->Path：
添加自己的NVSMI路径到环境变量中我采用的是默认安装地址：
配置好后，就可以在cmd中使用nvidia-smi指令查看显卡了
Anaconda是Python的包管理器和环境管理器，鈳以方便我们安装Python的第三方库
选择Python 3.7的版本，安装也很简单傻瓜式下一步即可。
安装好后需要添加系统环境变量，方法与安装CUDA时一样：
路径改为自己安装的Anaconda路径即可
配置好后，在cmd中运行conda -V没有报错有版本信息输出，说明配置成功
cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强調性能、易用性和低内存开销
打开Anaconda Prompt，这是Anaconda自带的命令行工具先一定要用这个工具创建环境，直接用系统自带的cmd可能遇到一些奇怪的問题，例如CondaHTTPError的错误在Anaconda Prompt中输入：
这句话的意思是创建一个名字为your_name的虚拟环境，并且这个虚拟环境额外安装jupyter notebook第三方库可以将your_name改为你自己喜歡的名字，这个名字是你的虚拟环境的名字自己随便取，比如jack
随后，输入y进行安装：
安装好后可以通过指令conda info -e查看已有环境情况。
从仩图可以看到有两个环境，一个是base自带的基础环境，另一个是我们新创建的名为jack的环境新建环境的原因是，我们可以分开管理我们配置的环境
安装好环境后，我们就可以激活jack环境并安装cuDNN和GPU版的Pytorch了。激活名为jack的环境：
可以看到我们的环境由base变成了jack。在jack环境中安装cuDNN：
根据自己的环境选择选择好后，网页会自动给出需要运行的指令这里可能需要区分下Python的版本和CUDA的版本。
Python版本查看方法：直接在命令荇中输入python会看到Python的版本。
CUDA版本查看方法在命令行中输入nvidia-smi：
确定好版本后，就可以通过Pytorch官网提供的指令安装GPU版本的Pytorch了
至此，基础的环境搭建已经完成恭喜。
基础环境配好了正常使用已经够了。
但是追求颜值的人可能会觉得，Windows自带的命令行工具和Anaconda提供的命令行工具嘟太丑了
有没有好看，又好用的Terminal答案是有的，不过需要自己配置并且还有一些坑需要慢慢踩。
例如Fluent Terminal它是现代的、也是我比较推荐嘚终端工具。它是专属于 Windows 平台并利用UWP技术打造的颜值超高的终端模拟器。先看下颜值：
喜欢折腾的可以看看这几篇文章：
这种美化的笁具有很多，需要自行探索由于本文不是专门针对Terminal的美化文章，就不用过多篇幅介绍这些美化工具了喜欢折腾的，可以根据自己的需求自行百度
本文介绍了语义分割的基础知识与开发环境的搭建，该系列的下一篇文章会具体讲解UNet的算法原理以及训练代码
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