图像分割是计算机视觉中的核心任务，一些有影响力的论文塑造了其发展。以下三篇关键著作因其技术贡献和实际影响而脱颖而出：全卷积网络 (FCNs)、U-Net 和 Mask R-CNN。它们各自解决了不同的分割挑战，从一般目标边界到医学影像和实例级检测。下面，我将解释它们的创新、应用场景以及它们对开发人员的重要性。
全卷积网络 (FCNs)（Long 等人，2015）通过用卷积层替换 CNN 中的全连接层来重新定义分割，从而实现像素级预测。早期的模型使用滑动窗口或基于块的方法，计算效率低下。FCNs 引入了端到端训练以获得密集输出，并通过上采样特征图来匹配输入分辨率。例如，它们在 PASCAL VOC 数据集上使用跳跃连接细化粗糙预测，取得了最先进的结果。开发人员可以将 FCN 架构作为语义分割等任务的基线，在这些任务中，每个像素都被赋予类别标签（例如，“汽车”或“道路”）。
U-Net（Ronneberger 等人，2015）解决了训练数据有限的生物医学图像分割问题。其对称的编码器-解码器结构和跳跃连接结合了高层特征和局部细节。编码器对图像进行下采样以提取上下文信息，而解码器则进行上采样以恢复空间信息。跳跃连接桥接了这些阶段，保留了显微镜图像中的细胞边界等精细细节。U-Net 的效率和准确性使其成为医学领域的标准——例如，在 ISBI 2012 数据集中分割神经元结构。开发人员欣赏它的简单性和对小型数据集的适应性，经常将其用作自定义医学项目的起点。
Mask R-CNN（He 等人，2017）通过在 Faster R-CNN 中添加一个掩膜预测分支，将目标检测扩展到实例分割。它可以检测目标并为每个实例生成像素级掩膜，从而实现诸如自动驾驶等应用（例如，区分附近的汽车）。RoIAlign 层修正了早期模型中的对齐问题，提高了掩膜的准确性。DeepLabv3+（Chen 等人，2018）通过空洞卷积和编码器-解码器设计改进了语义分割，有效地捕捉了多尺度上下文信息。这两种模型在工业中都得到广泛应用——Mask R-CNN 用于 COCO 数据集基准测试，DeepLabv3+ 用于 Cityscapes 城市场景解析。开发人员利用它们来处理需要精确目标边界或处理不同目标尺寸的任务。
这些论文提供了图像分割的基础技术。FCNs 和 U-Net 非常适合数据有限的语义任务，而 Mask R-CNN 和 DeepLabv3+ 在实例感知或上下文丰富的场景中表现出色。理解它们的架构有助于开发人员根据自己的具体需求选择合适的方法。