摘要
语义图像分割作为计算机视觉领域的关键任务，旨在对图像中的每个像素进行语义类别标注，其在自动驾驶、医学影像分析、机器人技术等领域具有广泛的应用。
近年来，深度学习，尤其是生成对抗网络（GAN）的出现，为语义图像分割带来了革命性的进展。
GAN通过生成器和判别器之间的对抗训练，能够学习到更丰富、更具判别性的图像特征表示，从而显著提升分割精度。
本文首先介绍了语义图像分割和生成对抗网络的基本概念，接着梳理了基于生成对抗网络的语义图像分割方法的研究现状，详细分析了不同GAN模型在分割任务中的优势和不足，并对该领域未来发展趋势进行了展望。
关键词：语义图像分割；生成对抗网络；深度学习；计算机视觉；图像理解
语义图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是为图像中的每个像素分配一个语义标签，从而实现对图像内容的理解[1]。
不同于传统的图像分类任务，语义图像分割需要对图像进行像素级别的分类，因此更具挑战性。
语义图像分割在自动驾驶、医学影像分析、机器人技术等领域有着广泛的应用前景。
例如，在自动驾驶中，语义图像分割可以帮助车辆识别道路、行人、交通信号灯等环境信息，从而实现安全驾驶[2]。
近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了语义图像分割领域的发展[3]。
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