语义分割（SemanticSegmentation）是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在将图像中的每个像素分类到预定义的语义类别中。与目标检测和图像分类不同，语义分割不仅识别图像中的物体，还精确地划分出它们的边界和形状，为每个像素分配一个类别标签。语义分割方法通常基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）。早期的语义分割方法如全卷积网络（FCN）通过将传统CNN的全连接层替换为卷积层，实现了端到端的像素级分类。随后，U-Net、SegNet和DeepLab等模型进一步改进了分割性能，引入了跳跃连接、编码器-解码器结构和空洞卷积等技术，以提升分割精度和效率。近年来，Transformer架构也被引入语义分割任务，如VisionTransformer（ViT）和SwinTransformer，通过捕捉长距离依赖关系，进一步提高了分割效果。语义分割广泛应用于自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译和增强现实等领域。
