语义分割是计算机视觉中将图像划分为像素级类别的任务，常用于医学影像、自动驾驶、遥感等领域。以下是经典模型及实战建议：

📌 常见模型架构

  • U-Net
    经典的编码-解码结构，通过跳跃连接保留细节信息

    U_Net
    [点击查看U-Net实现教程](/cv_tutorials/segmentation_models/u_net)

  • DeepLab
    基于空洞卷积和多尺度特征融合，适合复杂场景

    DeepLab
    [了解DeepLab系列](/cv_tutorials/segmentation_models/deep_lab)

  • Mask R-CNN
    目标检测与分割结合，输出边界框和像素级掩码

    Mask_R-CNN
    [探索实例分割应用](/cv_tutorials/segmentation_models/mask_r_cnn)

🚀 实战技巧

  1. 使用预训练模型加速训练（如PyTorch的torchvision.models）
  2. 尝试数据增强（随机翻转、色彩抖动等）
  3. 注意损失函数选择（Dice Loss / Focal Loss）
  4. 可视化中间特征图理解模型行为

📚 扩展学习

📌 提示：分割任务需要大量标注数据，建议从简单数据集（如PASCAL VOC）开始实践