现今很多AI爱好者和研究者都关注与机器人的语音交互，可是有没有想过，将来的机器人如果不能通过图像来识别主人，家里的物品、宠物，那该多没意思。说近一些，假如扫地机器人能够机智地绕开你丢在地上的臭袜子而扫走旁边的纸屑，一定能为你的生活解决不少麻烦。没错，图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，是不是听上去即重要又牛 X 闪闪的。近年的自动驾驶技术中，也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。
图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容，比如给出一个人骑摩托车的照片，机器判断后应当能够生成右侧图，红色标注为人，绿色是车（黑色表示 back ground）。
在 Deep learning 技术快速发展之前，就已经有了很多做图像分割的技术，其中比较著名的是一种叫做 “Normalized cut” 的图划分方法，简称 “N-cut”。
N-cut 的计算有一些连接权重的公式，这里就不提了，它的思想主要是通过像素和像素之间的关系权重来综合考虑，根据给出的阈值，将图像一分为二。
下图是将像素间的关系信息简单描述成为距离，根据距离差距来划分图像的示例：
