在Torch中，圖像分割通常是通過使用深度學習模型來實現的。常見的深度學習模型包括U-Net、FCN、SegNet等。這些模型通常基于卷積神經網絡（CNN），可以有效地對圖像進行語義分割，即將圖像中的每個像素分配給特定的類別或物體。
在Torch中，可以使用torchvision庫來加載預訓練的圖像分割模型，也可以自定義模型結構和訓練過程。通常，圖像分割任務的訓練過程包括數據加載、模型定義、損失函數定義、優化器選擇和訓練循環等步驟。
通過使用Torch提供的豐富工具和庫，可以快速搭建和訓練圖像分割模型，并在各種應用中應用該模型，如醫學圖像分割、自動駕駛、衛星圖像分析等。
