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CNTK是Microsoft開發的一個深度學習框架，可以用于圖像分割任務。以下是利用CNTK進行圖像分割任務的一般步驟：
數據準備：首先需要準備圖像分割任務的訓練數據集和驗證數據集。數據集中應包含帶有標簽的圖像，標簽通常是每個像素的類別（例如背景、前景等）。
搭建模型：使用CNTK搭建一個深度學習模型，通常是卷積神經網絡（CNN）。可以選擇已經存在的預訓練模型，也可以根據任務的需求自定義模型結構。
訓練模型：使用訓練數據集對模型進行訓練，優化模型參數以最小化損失函數。可以使用CNTK提供的訓練接口來進行模型訓練。
評估模型：使用驗證數據集對訓練好的模型進行評估，計算模型在圖像分割任務上的性能指標，如準確率、召回率等。
預測結果：使用訓練好的模型對新的圖像進行預測，得到圖像中每個像素的類別標簽，從而實現圖像分割任務。
通過以上步驟，可以利用CNTK進行圖像分割任務，并根據需要對模型進行調優和優化，以獲得更好的分割結果。
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