第一章人工智能圖像分割算法概述第二章監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像分割算法第三章無監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像分割算法第四章半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像分割算法第五章混合學(xué)習(xí)圖像分割算法第六章人工智能圖像分割算法的未來發(fā)展01第一章人工智能圖像分割算法概述第1頁引言：圖像分割的應(yīng)用場景醫(yī)療影像分析自動駕駛精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)在醫(yī)療影像分析中，圖像分割算法可以幫助醫(yī)生精確識別病灶區(qū)域。例如，在胰腺癌診斷中，使用深度學(xué)習(xí)分割算法的準(zhǔn)確率達到了92%，比傳統(tǒng)方法提高了15%。這一應(yīng)用場景凸顯了圖像分割在醫(yī)療領(lǐng)域的巨大潛力。在自動駕駛領(lǐng)域，圖像分割算法可以精確識別道路、行人、車輛等對象，實現(xiàn)安全駕駛。特斯拉在2020年的自動駕駛測試中，使用圖像分割算法將障礙物檢測的準(zhǔn)確率提升至98%。這一應(yīng)用場景展示了圖像分割在自動駕駛中的重要性。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，圖像分割算法可以精確識別作物、土壤、水體等，實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。研究表明，使用U-Net算法進行作物分割，可以將作物識別的精度提高至89%。這一應(yīng)用場景展示了圖像分割在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用價值。第2頁圖像分割的基本概念圖像分割的定義圖像分割的目標(biāo)圖像分割的方法分類圖像分割是將圖像劃分為多個子區(qū)域的過程，每個子區(qū)域具有相似的特征。例如，在遙感圖像中，可以將植被、水體、道路分割開來。這一過程有助于對圖像進行更精細(xì)的分析和處理。圖像分割的目標(biāo)是識別圖像中的不同對象或區(qū)域。例如，在醫(yī)學(xué)圖像中，分割出腫瘤、血管等結(jié)構(gòu)。這一目標(biāo)有助于對圖像進行更深入的理解和分析。圖像分割可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)方法需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，如FCN（FullyConvolutionalNetwork）算法；無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，如K-means聚類算法。這一分類有助于選擇合適的分割方法。第3頁圖像分割的主要方法分類基于閾值的分割方法基于區(qū)域的分割方法基于邊緣的分割方法基于閾值的分割方法，如Otsu算法，通過設(shè)定一個閾值將圖像分為前景和背景。例如，在腦部MRI圖像中，Otsu算法可以將腦組織和腦脊液分割開來。這一方法簡單高效，適用于均質(zhì)圖像?；趨^(qū)域的分割方法，如區(qū)域生長算法，通過相似性準(zhǔn)則將相鄰像素合并為區(qū)域。例如，在遙感圖像中，可以將相似的地物分割開來。這一方法適用于具有明顯區(qū)域特征的圖像?；谶吘壍姆指罘椒ǎ鏑anny邊緣檢測算法，通過檢測圖像中的邊緣來分割對象。例如，在自動駕駛中，Canny邊緣檢測可以用于識別道路邊緣。這一方法適用于具有明顯邊緣特征的圖像。第4頁圖像分割的挑戰(zhàn)與前沿噪聲干擾光照變化遮擋圖像分割面臨的挑戰(zhàn)之一是噪聲干擾。例如，在醫(yī)學(xué)圖像中，腫瘤邊緣模糊會導(dǎo)致分割困難。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，需要使用去噪算法和魯棒分割方法。光照變化也是圖像分割的挑戰(zhàn)之一。例如，在自然圖像中，光照變化會導(dǎo)致物體邊界模糊。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，需要使用光照不變分割方法。遮擋也是圖像分割的挑戰(zhàn)之一。例如，在自動駕駛中，遮擋會導(dǎo)致障礙物識別困難。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，需要使用多視角分割方法。02第二章監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像分割算法第5頁引言：監(jiān)督學(xué)習(xí)在圖像分割中的應(yīng)用自動駕駛醫(yī)學(xué)圖像遙感圖像在自動駕駛領(lǐng)域，監(jiān)督學(xué)習(xí)分割算法可以精確識別道路、行人、車輛等對象，實現(xiàn)安全駕駛。例如，在Waymo的自動駕駛系統(tǒng)中，使用FCN算法將道路分割的精度提升至96%。這一應(yīng)用場景展示了監(jiān)督學(xué)習(xí)在自動駕駛中的重要性。在醫(yī)學(xué)圖像分割中，監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以精確識別病灶區(qū)域。例如，在乳腺癌檢測中，使用ResNet50結(jié)合U-Net的模型可以將病灶分割的精度提升至95%。這一應(yīng)用場景展示了監(jiān)督學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像中的重要性。在遙感圖像分割中，監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以精確識別建筑物、道路、水體等。例如，在GoogleEarthEngine中，使用SVM算法將建筑物分割的精度提升至90%。這一應(yīng)用場景展示了監(jiān)督學(xué)習(xí)在遙感圖像中的重要性。第6頁基于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)督分割方法全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）深度學(xué)習(xí)語義分割網(wǎng)絡(luò)（DeepLab）U-Net網(wǎng)絡(luò)全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）通過全卷積層實現(xiàn)像素級分類，將語義分割的精度提升至較高水平。例如，在PASCALVOC數(shù)據(jù)集上，F(xiàn)CN的IoU（IntersectionoverUnion）達到了65%。這一方法在圖像分割中具有廣泛的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)語義分割網(wǎng)絡(luò)（DeepLab）通過空洞卷積和ASPP模塊增強特征提取能力。例如，DeepLabv3+在Cityscapes數(shù)據(jù)集上達到了75%的IoU。這一方法在圖像分割中具有顯著的優(yōu)勢。U-Net網(wǎng)絡(luò)通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)實現(xiàn)高分辨率分割，特別適用于醫(yī)學(xué)圖像。例如，在BraTS數(shù)據(jù)集上，U-Net的Dice系數(shù)達到了85%。這一方法在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有廣泛的應(yīng)用。第7頁監(jiān)督學(xué)習(xí)分割方法的優(yōu)缺點優(yōu)點：精度高缺點：需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)改進方向：遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強監(jiān)督學(xué)習(xí)方法能夠處理復(fù)雜場景，精度高。例如，在自動駕駛中，深度學(xué)習(xí)分割算法可以精確識別多種交通標(biāo)志。這一優(yōu)點使得監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。監(jiān)督學(xué)習(xí)方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，標(biāo)注成本高。例如，在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域，標(biāo)注一個病例需要專業(yè)醫(yī)生花費數(shù)小時。這一缺點限制了監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的廣泛應(yīng)用。為了克服標(biāo)注數(shù)據(jù)的限制，可以使用遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強。例如，使用遷移學(xué)習(xí)可以將預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于新的數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)增強可以提高模型的泛化能力。這一改進方向使得監(jiān)督學(xué)習(xí)方法更加實用。第8頁監(jiān)督學(xué)習(xí)分割方法的應(yīng)用案例自動駕駛醫(yī)學(xué)圖像遙感圖像在自動駕駛中，使用FCN算法分割道路、行人、車輛，實現(xiàn)安全駕駛。例如，在Waymo的自動駕駛系統(tǒng)中，使用FCN算法將障礙物檢測的精度提升至99%。這一應(yīng)用案例展示了監(jiān)督學(xué)習(xí)在自動駕駛中的重要性。在醫(yī)學(xué)圖像中，使用U-Net算法分割腫瘤，提高診斷準(zhǔn)確率。例如，在乳腺癌檢測中，使用U-Net算法將病灶分割的精度提升至96%。這一應(yīng)用案例展示了監(jiān)督學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像中的重要性。在遙感圖像中，使用SVM算法分割建筑物、道路、水體，實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。例如，在GoogleEarthEngine中，使用SVM算法將建筑物分割的精度提升至88%。這一應(yīng)用案例展示了監(jiān)督學(xué)習(xí)在遙感圖像中的重要性。03第三章無監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像分割算法第9頁引言：無監(jiān)督學(xué)習(xí)在圖像分割中的應(yīng)用遙感圖像醫(yī)學(xué)圖像視頻分析在遙感圖像分割中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以自動識別地物，無需標(biāo)注數(shù)據(jù)。例如，在Sentinel-2衛(wèi)星圖像中，使用K-means聚類算法可以將植被、水體、道路分割開來。這一應(yīng)用場景展示了無監(jiān)督學(xué)習(xí)在遙感圖像分割中的重要性。在醫(yī)學(xué)圖像分割中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以識別病灶區(qū)域。例如，在腦部MRI圖像中，使用譜聚類算法可以將腦組織和腦脊液分割開來。這一應(yīng)用場景展示了無監(jiān)督學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的重要性。在視頻分析中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以分割不同場景。例如，在監(jiān)控視頻中，使用DBSCAN算法可以分割不同行人群體。這一應(yīng)用場景展示了無監(jiān)督學(xué)習(xí)在視頻分析中的重要性。第10頁基于聚類的方法K-means聚類算法譜聚類算法層次聚類算法K-means聚類算法通過迭代優(yōu)化聚類中心，將圖像像素劃分為多個類別。例如，在遙感圖像中，使用K-means算法可以將植被、水體、道路分割開來。這一方法簡單高效，適用于均質(zhì)圖像。譜聚類算法通過圖論方法將圖像像素劃分為多個類別。例如，在腦部MRI圖像中，使用譜聚類算法可以將腦組織和腦脊液分割開來。這一方法適用于具有明顯區(qū)域特征的圖像。層次聚類算法通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)將圖像像素劃分為多個類別。例如，在自然圖像中，使用層次聚類算法可以將天空、地面、植被分割開來。這一方法適用于具有明顯層次結(jié)構(gòu)的圖像。第11頁基于區(qū)域的方法區(qū)域生長算法活動輪廓模型（Snake模型）水平集方法區(qū)域生長算法通過相似性準(zhǔn)則將相鄰像素合并為區(qū)域。例如，在遙感圖像中，使用區(qū)域生長算法可以將相似的地物分割開來。這一方法適用于具有明顯區(qū)域特征的圖像?；顒虞喞Ｐ停⊿nake模型）通過能量最小化原理將圖像分割為多個區(qū)域。例如，在醫(yī)學(xué)圖像中，使用Snake模型可以將腫瘤分割開來。這一方法適用于具有明顯邊緣特征的圖像。水平集方法通過演化曲線將圖像分割為多個區(qū)域。例如，在自然圖像中，使用水平集方法可以將前景和背景分割開來。這一方法適用于具有明顯層次結(jié)構(gòu)的圖像。第12頁無監(jiān)督學(xué)習(xí)分割方法的優(yōu)缺點優(yōu)點：無需標(biāo)注數(shù)據(jù)缺點：分割結(jié)果依賴于算法參數(shù)改進方向：結(jié)合深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法無需標(biāo)注數(shù)據(jù)，適用于大規(guī)模圖像分割。例如，在遙感圖像領(lǐng)域，無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以處理海量數(shù)據(jù)。這一優(yōu)點使得無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法分割結(jié)果依賴于算法參數(shù)，精度不如監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。例如，在醫(yī)學(xué)圖像中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可能無法精確識別病灶。這一缺點限制了無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的廣泛應(yīng)用。為了提高分割精度，可以將深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法結(jié)合。例如，使用深度學(xué)習(xí)提取特征，使用傳統(tǒng)方法進行聚類分割。這一改進方向使得無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法更加實用。04第四章半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像分割算法第13頁引言：半監(jiān)督學(xué)習(xí)在圖像分割中的應(yīng)用自動駕駛醫(yī)學(xué)圖像遙感圖像在自動駕駛領(lǐng)域，半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進行分割。例如，在Waymo的自動駕駛系統(tǒng)中，使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法將道路分割的精度提升至97%。這一應(yīng)用場景展示了半監(jiān)督學(xué)習(xí)在自動駕駛中的重要性。在醫(yī)學(xué)圖像分割中，半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進行病灶識別。例如，在乳腺癌檢測中，使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法將病灶分割的精度提升至94%。這一應(yīng)用場景展示了半監(jiān)督學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像中的重要性。在遙感圖像分割中，半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進行地物識別。例如，在GoogleEarthEngine中，使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法將建筑物分割的精度提升至91%。這一應(yīng)用場景展示了半監(jiān)督學(xué)習(xí)在遙感圖像中的重要性。第14頁基于圖論的方法圖拉普拉斯矩陣嵌入（LLE）拉普拉斯信念傳播（LBP）譜聚類算法結(jié)合圖論方法圖拉普拉斯矩陣嵌入（LLE）通過圖論方法將圖像像素映射到低維空間，進行分割。例如，在遙感圖像中，使用LLE可以將植被、水體、道路分割開來。這一方法適用于具有明顯區(qū)域特征的圖像。拉普拉斯信念傳播（LBP）通過圖模型進行概率推理，進行分割。例如，在醫(yī)學(xué)圖像中，使用LBP可以將腫瘤分割開來。這一方法適用于具有明顯邊緣特征的圖像。譜聚類算法結(jié)合圖論方法，進行半監(jiān)督分割。例如，在自然圖像中，使用譜聚類算法可以將天空、地面、植被分割開來。這一方法適用于具有明顯層次結(jié)構(gòu)的圖像。第15頁基于深度學(xué)習(xí)的方法半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（SSLNet）標(biāo)簽傳播網(wǎng)絡(luò)（TPN）多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（MTLN）半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（SSLNet）通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)提高模型的泛化能力。例如，在PASCALVOC數(shù)據(jù)集上，SSLNet的IoU達到了72%。這一方法在圖像分割中具有廣泛的應(yīng)用。標(biāo)簽傳播網(wǎng)絡(luò)（TPN）通過圖模型傳播標(biāo)簽信息，進行半監(jiān)督分割。例如，在Cityscapes數(shù)據(jù)集上，TPN的IoU達到了68%。這一方法在圖像分割中具有顯著的優(yōu)勢。多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（MTLN）通過共享特征提取和任務(wù)特定層，進行半監(jiān)督分割。例如，在BraTS數(shù)據(jù)集上，MTLN的Dice系數(shù)達到了82%。這一方法在圖像分割中具有廣泛的應(yīng)用。第16頁半監(jiān)督學(xué)習(xí)分割方法的優(yōu)缺點優(yōu)點：利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)提高模型泛化能力缺點：分割結(jié)果依賴于未標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量改進方向：結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和強化學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)提高模型泛化能力，減少標(biāo)注成本。例如，在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域，半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。這一優(yōu)點使得半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法分割結(jié)果依賴于未標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量，精度不如監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。例如，在自動駕駛中，半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可能無法精確識別所有障礙物。這一缺點限制了半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的廣泛應(yīng)用。為了提高分割精度，可以將多模態(tài)數(shù)據(jù)和強化學(xué)習(xí)結(jié)合。例如，使用多模態(tài)數(shù)據(jù)（如圖像和雷達）提高分割精度，使用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化分割策略。這一改進方向使得半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法更加實用。05第五章混合學(xué)習(xí)圖像分割算法第17頁引言：混合學(xué)習(xí)在圖像分割中的應(yīng)用自動駕駛醫(yī)學(xué)圖像遙感圖像在自動駕駛領(lǐng)域，混合學(xué)習(xí)方法可以結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，提高分割精度。例如，在Waymo的自動駕駛系統(tǒng)中，使用混合學(xué)習(xí)方法將道路分割的精度提升至98%。這一應(yīng)用場景展示了混合學(xué)習(xí)在自動駕駛中的重要性。在醫(yī)學(xué)圖像分割中，混合學(xué)習(xí)方法可以結(jié)合深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法，提高病灶識別精度。例如，在乳腺癌檢測中，使用混合學(xué)習(xí)方法將病灶分割的精度提升至97%。這一應(yīng)用場景展示了混合學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像中的重要性。在遙感圖像分割中，混合學(xué)習(xí)方法可以結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，提高地物識別精度。例如，在GoogleEarthEngine中，使用混合學(xué)習(xí)方法將建筑物分割的精度提升至93%。這一應(yīng)用場景展示了混合學(xué)習(xí)在遙感圖像中的重要性。第18頁混合學(xué)習(xí)方法的分類監(jiān)督-無監(jiān)督混合學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)-傳統(tǒng)方法混合學(xué)習(xí)多模態(tài)混合學(xué)習(xí)監(jiān)督-無監(jiān)督混合學(xué)習(xí)結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。例如，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進行初始分割，使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進行優(yōu)化。這一方法適用于需要高精度的圖像分割任務(wù)。深度學(xué)習(xí)-傳統(tǒng)方法混合學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法。例如，使用深度學(xué)習(xí)方法提取特征，使用傳統(tǒng)方法進行分割。這一方法適用于需要多種數(shù)據(jù)源的圖像分割任務(wù)。多模態(tài)混合學(xué)習(xí)結(jié)合多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，如圖像和雷達。例如，在自動駕駛中，結(jié)合圖像和雷達數(shù)據(jù)進行分割。這一方法適用于需要高精度的圖像分割任務(wù)。第19頁混合學(xué)習(xí)方法的實現(xiàn)策略特征融合模型融合任務(wù)融合特征融合將不同方法的特征進行融合。例如，將深度學(xué)習(xí)提取的特征和傳統(tǒng)方法提取的特征進行融合。這一策略可以提高分割精度。模型融合將不同模型的輸出進行融合。例如，將監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的輸出和無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的輸出進行融合。這一策略可以提高分割精度。任務(wù)融合將不同任務(wù)的信息進行融合。例如，將目標(biāo)檢測任務(wù)和語義分割任務(wù)的信息進行融合。這一策略可以提高分割精度。第20頁混合學(xué)習(xí)分割方法的應(yīng)用案例自動駕駛醫(yī)學(xué)圖像遙感圖像在自動駕駛中，使用監(jiān)督-無監(jiān)督混合學(xué)習(xí)方法分割道路、行人、車輛，實現(xiàn)安全駕駛。例如，在Waymo的自動駕駛系統(tǒng)中，使用混合學(xué)習(xí)方法將障礙物檢測的精度提升至99%。這一應(yīng)用案例展示了混合學(xué)習(xí)在自動駕駛中的重要性。在醫(yī)學(xué)圖像中，使用深度學(xué)習(xí)-傳統(tǒng)方法混合學(xué)習(xí)方法分割腫瘤，提高診斷準(zhǔn)確率。例如，在乳腺癌檢測中，使用混合學(xué)習(xí)方法將病灶分割的精度提升至98%。這一應(yīng)用案例展示了混合學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像中的重要性。在遙感圖像中，使用多模態(tài)混合學(xué)習(xí)方法分割建筑物、道路、水體，實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。例如，在GoogleEarthEngine中，使用混合學(xué)習(xí)方法將建筑物分割的精度提升至94%。這一應(yīng)用案例展示了混合學(xué)習(xí)在遙感圖像中的重要性。06第六章人工智能圖像分割算法的未來發(fā)展第21頁引言：人工智能圖像分割算法的未來趨勢人工智能圖像分割算法的未來趨勢包括可解釋性AI、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和多模態(tài)融合。可解釋性AI可以幫助醫(yī)生理解分割結(jié)果，自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，多模態(tài)融合可以提高分割精度。這些趨勢將推動圖像分割算法的進一步發(fā)展。第22頁可解釋性AI在圖像分割中的應(yīng)用可解釋性AI通過可視化模型關(guān)注的區(qū)域，幫助醫(yī)生理解分割結(jié)果。例如，在醫(yī)學(xué)圖像中，使用注意力機制可視化模型關(guān)注的區(qū)域。這