背景去除是计算机视觉领域中非常重要的一项任务，其目的是将图像中的前景物体抠出并去除其背景，以便进行精细的处理或者是实现更好的图像增强。在这方面，深度学习已经成为一个非常重要的工具，本文将介绍如何使用深度学习技术进行背景去除，并提供一个基于 TensorFlow 的代码示例。

1. 数据集准备

在深度学习场景下，我们需要为模型训练和测试准备一定量的数据集。对于背景去除任务，我们需要有一组图像，对于每张图像都有相应的前景物体和背景标签。

在这里，我们采用已经标注好的数据集 - COCO，这个数据集包含超过 330K 张图像，其中每张图像都有相应的标注数据。对于背景去除任务，仅需要使用每张图像的前景物体标注作为训练集和测试集即可。

2. 模型构建

在这里，我们采用了一个基于卷积神经网络的模型，使用 TensorFlow 框架来实现。

模型的输入是一张图像，输出的则是图像中每个像素点的前景/背景标签。

模型的结构及详细代码如下：

import tensorflow as tf

class MaskingModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, input_shape):
        super(MaskingModel, self).__init__()
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding="same", activation="relu", input_shape=input_shape)
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), padding="same", activation="relu")
        self.conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), padding="same", activation="relu")
        self.conv4 = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), padding="same", activation="relu")
        self.conv5 = tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), padding="same", activation="relu")
        self.conv6 = tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), padding="same", activation="relu")
        self.conv