在计算机视觉领域，语义分割（Semantic Segmentation） 是一项将图像中的每个像素分配到特定类别的关键技术。它不仅在自动驾驶、医疗影像分析中大放异彩，还广泛应用于城市规划和农业监测等场景。今天，让我们一起看看几篇与语义分割相关的经典论文吧！👇

首先不得不提的是 Fully Convolutional Networks (FCN) 📈，这是最早实现端到端语义分割的模型之一。作者通过将全连接层替换为卷积层，实现了对任意大小输入图像的高效分割。接着，DeepLab系列（如v3+）凭借空洞卷积（Dilated Convolutions）和ASPP模块，成功解决了多尺度目标检测问题，尤其适合处理复杂场景 🌳。此外，U-Net因其独特的编码器-解码器结构，在生物医学图像分割任务中表现优异 🏥。最后，EfficientNet-Segmentation结合模型缩放策略，大幅提升了分割效率，成为资源受限设备的理想选择 💻。

如果你也对这些前沿技术感兴趣，不妨深入阅读原文献，探索更多可能性！📚✨