雖然在ian foster和carl kesselman的書中幾乎對jeffery等人的網格分層觀點[1]持否定態度
，然而認為網格可以分為資料、資訊和知識三層並將這種想法付諸r&d實施的大有人在。
ian和carl認為這個觀點有其侷限性，「通常計算、資料和知識是彼此不可分割的，特別是知識不僅駐留在網格應用中，而且也滲透到網格應用和基礎框架的全部有效範圍內。」（作者認為一種更準確的體系結構應該是基於元件的，其中的各種巨集元件協同工作）。
我 的想法也是基於這樣一種分層模型進行，我認為如果把看成物件的資訊、資料、知識（semantic on the grid）與系統架構和實現所需要的「資訊、資料和知識」(semantic for/in the grid)分開來討論，這種分層架構完全是能夠成立的。但是這個觀點還沒有進行證明，我目前還沒有很好的形式化的方法能夠對這一點加以證明，也還沒有看到那些採用分層觀點的系統事先進行過證明。
語義網格(semantic grid)是目前最大的、以知識（資訊的語義）為操縱/管理物件和目的的研究計畫，最接近我們圖書館學研究的核心領域。前面我們**過，網格與web服務已經全面合流，前者稱為後者的一種實現形式（或一種應用），可以看成以後者為環境的一組中介軟體構成的分布式計算平台，提供網路、硬體、軟體資源共享的網格能力。而語義網格則是語義全球資訊網與網格發展的乙個雜交，提供的是資源內容（資訊）共享的能力，即資訊系統的語義互操作的能力，這超越了計算機僅僅作為工具的資源共享，而直取計算機作為其存在目的的共享――資訊的語義。參見著名的圖示：
解決資訊語義的異構，正是數字圖書館夢寐以求的目標。網格架構的環境與數字圖書館的資訊環境是完全一致的，都是分布式的廣域網環境，只是數字圖書館在承認環境無序的前提下尋找一種跨語義的解決方案，而語義網格所開的藥方是在web環境中再構建乙個中間的環境，使得符合這個環境的資訊體都具有語義互操作功能。兩者的目的是一致的，途經不一樣，數字圖書館很有借鑑語義網格、向後者尋求方**支援的必要。從解決問題的方案本質來看，形式化地描述資訊，使其負載的語義能夠為機器所解析和認識，從而利用人工智慧數十年的研究成果操縱廣域網資訊，是語義網格和數字圖書館的共同目標。語義網格甚至可以看成是數字圖書館語義互操作方案的一種特例。
關於語義網格立項時的「可行性報告」可參見：
，詳細介紹了語義網格的相關技術、分層模型、問題領域和技術構想，以下是「中國全球資訊網聯盟
」的bbs上一位叫whale的網友貼的乙個帖子
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翻譯自qure.ai 什麼是語義分割 對的每個畫素都做分類。較為重要的語義分割資料集有 voc2012 以及 mscoco 有哪幾種方法 傳統機器學習方法 如畫素級的決策樹分類，參考textonforest 以及 random forest based classifiers 再有就是深度學習方法。...
深度學習語義分割馬拉松000 序言
dftba 本人做醫療影象處理相關的業務，主要是使用語義分割方面的工作。最近在工作中看到了之前同事收集的語義分割相關的文件，基本把語義分割的歷史程序梳理了一遍。但是感覺美中不足的是，像網上許多講解性的文章一樣，更多的是分析 從理論角度來討論如何實現等問題，卻沒有真正的實現 以及相關的測試環境，所以想...
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