语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉领域的一项重要技术，指将数字图像中的每个像素归类到特定语义类别的过程。与传统的图像分类不同，它不仅识别图像中的物体，还精确勾勒出它们的边界和形状，实现像素级的语义理解。这项技术通过深度神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN）的变体如全卷积网络（FCN）来实现，能够区分不同语义区域，例如将道路、车辆、行人等元素从街景图像中分离出来。
在实际产品开发中，语义分割为自动驾驶、医疗影像分析、工业质检等场景提供了核心技术支撑。例如，自动驾驶系统依靠实时语义分割来识别车道线、障碍物和交通标志；医疗领域则通过分割MRI图像中的器官或病变区域辅助诊断。随着Transformer架构在视觉任务中的应用，基于ViT的语义分割模型进一步提升了长距离依赖关系的建模能力，使得分割精度显著提高。值得注意的是，轻量化分割网络如MobileNetV3等模型的涌现，让这项技术得以部署在移动设备上，拓展了应用边界。