1-5.影像分割
前面提到的影像辨識，僅能從一張圖片當中，判斷其內容是屬於哪一類物體。如果換個角度來看，十幾萬個像素灰階值，經過模型計算輸出後，只能得到一個編號值，這是相當不經濟的。
至少，模型應該可以從圖片中辨識多於一種物體，而且各種物體的位置大小也都可以判讀出來，這樣的神經網路，才能提供足夠多的訊息給使用者。
影像分割的目的，就是要簡化影像的表示形式，使其更容易被理解和分析。這個領域的發展，近年來引進人工智慧的活力後，重點在於將圖片中的不同物體各自所包含的範圍，標記出一致性的灰階值。這種方式叫做語意分割(Semantic segmentation)，意即對圖片內容涵意的理解。
圖1-5-1. 語意分割處理前後的圖片。
上面的第一張圖，是包含貓和狗兩種物體的圖片。神經網路取出貓和狗各自輪廓線所包含的範圍，各自標記其範圍內一樣的灰階值。在此狗標記紫色，貓標記褐色，加上背景的黑色，圖中總共只有三種顏色，但這已經足夠讓模型判斷出圖片中有幾種物體，以及各種物體之形狀及位置了。
上示圖片中每一像素都有三個灰階值，代表紅、綠、藍三原色。