《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
1.【人脸识别与管理系统开发】	2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】
3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】	66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】	68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】	70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统】	72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统】
73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统】	74.【基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统】
75.【基于深度学习的遥感视角船只智能检测系统】	76.【基于深度学习的胃肠道息肉智能检测分割与诊断系统】
77.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】	78.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】
79.【基于深度学习的果园苹果检测与计数系统】	80.【基于深度学习的半导体芯片缺陷检测系统】
81.【基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测与诊断系统】	82.【基于深度学习的运动鞋品牌检测与识别系统】
83.【基于深度学习的苹果叶片病害检测识别系统】	84.【基于深度学习的医学X光骨折检测与语音提示系统】
85.【基于深度学习的遥感视角农田检测与分割系统】	86.【基于深度学习的运动品牌LOGO检测与识别系统】
87.【基于深度学习的电瓶车进电梯检测与语音提示系统】	88.【基于深度学习的遥感视角地面房屋建筑检测分割与分析系统】
89.【基于深度学习的医学CT图像肺结节智能检测与语音提示系统】	90.【基于深度学习的舌苔舌象检测识别与诊断系统】
91.【基于深度学习的蛀牙智能检测与语音提示系统】	92.【基于深度学习的皮肤癌智能检测与语音提示系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

分割模型发布时间汇总

以下是2015年至2025年目标分割领域代表性模型的总结：

模型名称	发布时间	核心贡献
FCN	2015年	首个全卷积网络（Fully Convolutional Network），实现端到端像素级预测，奠定深度学习分割基础。
U-Net	2015年	编码器-解码器结构结合跳跃连接，在医学图像分割中表现突出，尤其擅长小样本学习。
Mask R-CNN	2017年	基于Faster R-CNN扩展，增加掩膜预测分支，首次实现高效实例分割。
PSPNet	2017年	引入金字塔池化模块（Pyramid Pooling），捕获多尺度上下文信息，提升语义分割精度。
DeepLabv3	2017年	结合空洞卷积（Atrous Conv）和ASPP模块，解决特征分辨率下降问题。
DeepLabv3+	2018年	在DeepLabv3基础上引入编码器-解码器结构，优化边界细节分割效果。
BiSeNet	2018年	双分支网络（Spatial Path + Context Path）平衡细节与全局信息，适用于实时分割场景。
DETR	2020年	首个基于Transformer的端到端检测与分割框架，无需NMS后处理，支持全景分割。
Swin Transformer	2021年	基于窗口注意力机制的分层Transformer，高效融合全局与局部特征，提升分割鲁棒性。
SETR	2021年	纯Transformer架构替代CNN，通过序列化图像处理实现高精度语义分割。
SegFormer	2022年	轻量化设计结合混合Transformer-CNN架构，平衡速度与精度。
Mask2Former	2022年	统一框架支持语义/实例/全景分割，通过掩膜注意力机制优化多任务性能。
SAM	2023年	通用分割模型（Segment Anything Model），支持零样本迁移至新类别，推动开放词汇分割。
FastSAM	2023年	轻量化SAM变体，通过YOLO架构实现实时分割，速度提升10倍以上。
YOLOv8	2024年	集成检测与分割任务，引入无锚检测头和混合编码器，支持多任务实时处理。
YOLO11	2024年	扩展YOLO框架至实例分割，通过掩膜生成网络实现行人、车辆等目标的精准隔离。
MobileSAM-v1	2024年11月	首个轻量化SAM模型，通过解耦蒸馏将ViT-H图像编码器替换为TinyViT（5M参数），推理速度提升45倍。
​SAM2	2025年1月	支持图像与视频统一分割，引入流式内存机制（FIFO队列）和分层Hiera编码器，处理速度达44 FPS。
MobileSAMv2	2025年3月	改进掩码解码器，结合YOLOv8目标检测生成提示框，效率提升16倍，LVIS数据集mAP提升3.6%
SAMURATI	2025年3月	SAM2改进版，集成卡尔曼滤波器预测目标运动轨迹，解决遮挡场景下的跟踪漂移问题。
IRSAM	2025年	改进SAM架构，引入小波Perona-Malik扩散模块，优化红外小目标分割的噪声抑制与边缘保留。
YOLOE	2025年	集成文本/视觉/无提示三种开放场景分割，通过可重参数化区域-文本对齐实现高效开放词汇检测。
SAM-YOLO	2025年	融合YOLO检测与SAM分割能力，支持复杂光照下的车辆检测（mAP达96.2%）。
DETR-3D	2025年	端到端3D分割框架，结合点云与图像多模态输入，实现自动驾驶场景的实时体素级分割。

技术演进趋势

1. 架构创新：从CNN到Transformer，再到混合架构（如YOLOE），模型逐步实现多任务统一与效率提升。
2. 领域适配：针对特定场景（如医疗、遥感、红外）的优化成为重点，例如IRSAM和MedSAM-v2。
3. 开放能力：开放词汇分割（YOLOE）、零样本迁移（SAM）降低对预定义类别的依赖。
4. 效率优化：轻量化设计（如FastSAM、YOLOv8）推动工业落地。

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