语义分割在视觉分析领域扮演着越来越重要的角色。它结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一定的方法将每一幅图像中的像素进行分类。简单来说，就是将图像中具有相同物体的像素归为同一类别，同时，将不同的物体分割出去。图像语义分割是通过一定的方法，将整幅图像分割成具有一定语义含义的区域块，并识别出每个区域块的语义类别，实现从底层到高层的语义推理过程，最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像。图像语义分割在很大程度上实现了场景理解的过程，在目标识别、场景分类(街道、海边、室内等)、三维重建等诸多视觉任务中有着非常广泛的应用。语义分割是室内导航、人机交互、自动驾驶、虚拟增强现实系统、场景理解、医学图像处理以及目标分类等视觉分析的基础。例如，在自动驾驶领域，需要对行驶道路上的行人、车辆、动物、各种障碍物进行精确的研究和分析，才能使汽车发出正确的操作指令。在对这些道路上的各种物体进行研究和分析之前，需要先进行语义分割，也就是将行人、车辆、动物、各种障碍物分割出来。以便在遇到这些物体时汽车能及时采取不同的应对措施。特别在医学领域语义分割具有重要的研究价值，它可以将图像中的病灶分割出来，从而对病灶单独进行量化分析，进而做出精确的诊断。