图像分割是计算机视觉中的核心任务之一，旨在将图像划分为具有语义意义的区域，在自动驾驶、医疗影像分析等领域有广泛应用。本篇文章将从图像分割的基础知识出发，详细讲解分割任务的目标、评价指标以及常见模型结构。接着，我们将使用PyTorch实现一个经典的U-Net模型，从数据预处理到训练与验证的完整流程。通过丰富的代码示例和中文注释，读者可以深入理解图像分割的实现原理，并掌握如何训练和评估一个高效的分割模型。