水下语义分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在对水下图像中的不同物体或区域进行精确的识别和分类。由于水下环境复杂，光线散射、颜色失真、低对比度等问题使得传统语义分割方法难以直接应用。真实场景水下语义分割方法针对这些挑战，通过改进深度学习模型、优化图像增强技术或结合多模态数据来提高分割精度。相关数据集通常包含不同水域、光照条件和目标物体的标注图像，为算法训练和评估提供基准。这些研究对海洋资源勘探、水下机器人导航和生态监测等应用具有重要意义。