要利用Caffe进行语义分割任务，可以按照以下步骤进行：
数据准备：准备语义分割任务所需的数据集，包括图像和对应的标注。确保数据集中每个图像都有对应的语义标注，用于指示每个像素的类别。
创建网络结构：使用Caffe定义语义分割任务所需的网络结构。可以选择使用已有的语义分割网络模型，也可以自定义网络结构。
定义数据层：在网络结构中定义数据层，用于加载图像和对应的标注数据。
定义损失函数：在网络结构中定义损失函数，用于计算网络输出与标注之间的误差。
配置Solver：使用Solver配置网络训练的参数，如学习率、优化器等。
训练网络：使用准备好的数据集和配置好的网络结构进行训练，通过反向传播算法不断调整网络参数，使网络输出接近标注。
测试网络：使用训练好的网络对新的图像进行语义分割预测，评估网络的性能。
通过以上步骤，可以利用Caffe进行语义分割任务，实现对图像中每个像素的类别预测。