深度学习图像分割是一种技术和过程，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提出感兴趣的目标。这种分割是图像处理到图像分析的关键步骤。
基于深度学习的图像分割算法主要分为两类：语义分割和实例分割。语义分割是为图像中的每个像素分配一个类别，例如，将画面中的所有物体都标识出它们各自的类别。而实例分割则与语义分割不同，它只对特定物体进行类别分配，与目标检测有些相似。但目标检测输出的是边界框和类别，而实例分割输出的是掩膜（mask）和类别。
传统的基于CNN的分割方法存在一些缺点，例如存储开销大和效率低下。为了对一个像素进行分类，这种方法需要使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入，用于训练和预测。这种方法会导致存储空间随滑动窗口的次数和大小急剧上升，并且相邻的像素块基本上是重复的，对每个像素块逐个计算卷积会有很大程度的重复计算。
深度学习图像分割在许多领域都有应用，例如医学影像等。希望以上信息能帮助您更好地理解深度学习图像分割。
