Caffe框架實現語義分割任務的關鍵步驟如下：
數據準備：準備包含圖像和標簽的訓練數據集，其中標簽為每個像素的類別標注。
搭建網絡結構：設計網絡結構，通常采用編碼器-解碼器結構，編碼器用于提取圖像特征，解碼器用于將特征映射為像素級的類別標簽。常用的結構包括U-Net、FCN等。
定義損失函數：選擇合適的損失函數來衡量網絡輸出與真實標簽之間的差異，常見的損失函數包括交叉熵損失函數、Dice損失函數等。
訓練模型：使用Caffe框架提供的訓練接口進行模型訓練，通過反向傳播算法不斷更新網絡參數，使得網絡輸出更接近真實標簽。
模型評估：在驗證集上評估訓練好的模型性能，通常使用IoU、Dice等指標來評價語義分割的準確性。
模型部署：將訓練好的模型部署到實際應用中進行語義分割任務。
通過以上步驟，可以使用Caffe框架實現語義分割任務，并得到準確的像素級類別標注結果。
