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MXNet提供了用于圖像分割的深度學習模型，其中最常用的方法是使用語義分割模型，如FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net、DeepLab等。這些模型可以在MXNet中使用預訓練的權重，也可以根據自己的需求進行微調。
要進行圖像分割，首先需要準備訓練數據集，包括帶有標簽的圖像和對應的標注圖。然后，在MXNet中加載預訓練的圖像分割模型，將數據集傳入模型進行訓練。訓練完成后，可以使用模型對新的圖像進行分割預測。
在MXNet中，可以使用Gluon API或Symbol API來構建圖像分割模型。通過Gluon API可以更加簡單地構建模型，而Symbol API可以提供更大的靈活性和性能優化。
總的來說，MXNet提供了豐富的工具和API來進行圖像分割任務，開發者可以根據自己的需求選擇合適的方法和模型來完成圖像分割任務。
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