【第9章：计算机视觉实战—9.2 图像分割：U-Net、Mask R-CNN等模型的实现与优化】
今天咱们要聊的是图像分割领域的"内功心法"和"武功招式"，把U-Net和Mask R-CNN这两个当红炸子鸡扒得底裤都不剩！别被那些故作高深的论文吓到，咱们今天就用最接地气的方式，把这俩模型的五脏六腑都拆开来看看。（别担心，最后会完整装回去的）
一、图像分割的江湖地位（为什么你要熬夜学这个？）
想象你是个医生，面对CT扫描图就像看抽象画，这时候图像分割就是你的X光眼镜——它能自动标出肿瘤位置。在自动驾驶领域，它就是车辆的"阴阳眼"，能分辨哪里是车道线，哪里是行人。这技术已经渗透到：
- 医疗影像诊断（精准到细胞级的分割）
- 自动驾驶（实时道路场景解析）
- 工业质检（毫米级的缺陷检测）
- 卫星遥感（自动识别农作物/建筑物）
- 影视特效（绿幕抠像的智能升级版）
传统方法就像拿着剪刀剪纸——基于阈值的分割遇到复杂背景就抓瞎，边缘检测在噪点面前秒变弱鸡。直到2015年U-Net横