語義分割是一種圖像處理技術，其核心原理和套用優勢如下：
核心原理。語義分割基於深度神經網路，尤其是卷積神經網路(CNN)，該技術首先對輸入圖像進行特徵提取，然後使用分類器對每個像素進行分類，以確定每個像素的類別標籤，這個過程涉及到像素級別的分類，將圖像中的每個像素歸類到特定的語義類別中，如人、汽車、天空等。
套用優勢。與目標檢測等其他計算機視覺技術相比，語義分割能夠提供更細緻的圖像理解，不需要對圖像中的物體進行邊界框的檢測和定位，而是通過對每個像素進行分類來識別不同區域和對象。
語義分割的輸出通常是一張與原圖尺寸相同的標籤圖，其中每個像素都被賦予了一個特定的類別標籤，這些標籤用不同的顏色表示，使得圖像中的每個區域都以其所屬類別的顏色被標註，從而清晰地展示了圖像中不同對象和區域的空間布局。