哪种图像分割算法最好，取决于具体的用例、数据类型以及对速度、精度或硬件限制等要求。对于通用分割，U-Net 由于在性能和简单性之间取得了平衡，仍然是一个强大的基线。然而，像 Mask R-CNN 或基于 Transformer 的模型（例如 Segment Anything Model）等较新的架构在精度和灵活性方面已突破界限。选择通常取决于您是优先考虑实时执行、像素级精度还是对多样输入的适应性。
U-Net 在医学影像和训练数据有限的场景中得到广泛应用。其带有跳跃连接的编码器-解码器架构在捕获高级特征的同时保留了空间细节。例如，在显微镜图像的细胞分割中，U-Net 可以有效地处理不规则形状和重叠对象。Mask R-CNN 通过添加像素级掩模预测分支来扩展 Faster R-CNN，在自动驾驶（例如，区分单独的汽车或行人）等实例分割任务中表现出色。像 Segment Anything Model (SAM) 这样的 Transformer 模型通过可提示分割对未见过的对象具有很好的泛化能力，但可能需要更多计算资源。SAM 能够接受点、框或文本作为输入，这使得它对于照片编辑工具等交互式应用程序非常有用。
实际考虑因素通常决定选择。对于边缘设备，像 DeepLabv3+ MobileNetV3 这样的轻量级模型更适合实时性能。在研究环境中，像 HRNet（高分辨率网络）这样的模型保持高分辨率特征图，以便在复杂场景中进行精确分割。PyTorch 和 TensorFlow 等框架提供了预训练的实现，从而减少了开发时间。例如，使用 PyTorch 的 TorchVision 库，开发人员可以用最少的代码快速集成 Mask R-CNN。始终根据与您的领域相关的基准进行验证——COCO 用于通用对象，Cityscapes 用于城市场景，或 MoNuSeg 用于医疗数据。在您的数据子集上测试多种方法是确定最佳算法的最可靠方法。