深度学习被用于图像分割，因为它通过自动特征学习有效地处理现实世界图像的复杂性和可变性。传统的图像分割方法，如阈值分割或边缘检测，依赖于手工制定的规则来识别感兴趣的区域。这些方法难以处理细微的任务，例如区分重叠的对象或适应光照、纹理或对象形状的变化。深度学习模型，特别是卷积神经网络 (CNN)，可以自动从数据中学习分层特征，从而能够捕获复杂的模式。例如，CNN 可能会首先检测早期图层中的边缘，然后检测中间图层中的纹理，最后检测更深图层中的对象部分。这种适应性消除了手动特征工程的需要，使深度学习成为各种分割任务的可扩展解决方案。
深度学习的一个关键优势在于它能够概括复杂的场景。图像分割通常需要理解上下文——例如识别一组像素代表街道场景中的一辆汽车或医疗扫描中的一个肿瘤。为生物医学成像设计的 U-Net 等模型使用跳跃连接将早期图层中的细粒度细节与更深图层中的高级语义信息相结合，从而保持空间准确性。同样，Mask R-CNN 等架构通过预测像素级掩码来扩展对象检测，从而能够在一次传递中精确分割多个对象。这些模型擅长处理对象的大小、形状或方向各不相同的任务，例如分割自动驾驶数据集中的行人或识别 3D 医疗扫描中的器官。通过对大型带注释数据集进行训练，深度学习模型可以学习强大的表示，从而推广到新的、未见过的图像。
最后，深度学习框架和硬件进步使分割模型在现实世界中得到实际应用。虽然训练需要大量的计算资源，但 TensorFlow 和 PyTorch 等优化的库可以在 GPU 或专用硬件上实现高效的推理。例如，全卷积网络 (FCN) 可以在一次传递中处理整个图像，避免了滑动窗口方法的计算开销。预训练模型（例如 DeepLab 系列中的模型）允许开发人员使用有限的数据微调现有架构以用于特定任务。此外，迁移学习和数据增强等技术缓解了对大量标记数据集的需求。这些因素使深度学习成为各种应用的实用选择，从监控系统中的实时视频分割到高精度医疗影像诊断，在这些应用中，准确性和效率至关重要。