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摘要：在计算机视觉领域，图像分割通过将复杂的图像划分为不同的段或区域，从而起着至关重要的作用。此过程可以对各种应用程序进行更深入的分析和对视觉数据的理解。我们的项目着重于通过最先进的机器学习技术来推进图像细分。通过利用深度学习，尤其是U-NET及其变体等卷积神经网络（CNN），我们的方法旨在实现高度精确的细分。除了单纯的像素分类之外，我们的目标是生成复杂的面具，以准确描述每个图像中的边界和结构。这项努力不仅旨在实现技术卓越的目标，而且还努力模仿类似人类的知觉，确保我们的模型可以有效地处理多样化和细微的视觉信息。
使用机器学习的图像进行分割
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