本文介绍了Unet语义分割的核心概念与应用。首先解释了语义分割的定义，即对图像每个像素进行分类并赋予语义标签，强调其与目标检测的区别在于实现像素级精确分割。重点阐述了语义分割原理：通过三维输出特征图表示不同类别位置，最后合成彩色分割图。文章还分析了语义分割的意义在于弥补CNN在位置敏感性上的不足，并列举了自动驾驶、医疗影像等典型应用场景，特别指出Unet在医学图像处理中的优势。最后提供了项目实现的

本文提出的C3k2_ConvFormer模块通过将MetaFormer架构与深度可分离卷积相结合，实现了计算效率和特征表达能力的双重突破。实验结果表明，该模块在COCO数据集上相比baseline提升了1.7% mAP，同时保持了较低的计算复杂度。通用Token混合框架：MetaFormer架构提供了灵活的特征交互机制高效SepConv设计：倒置残差结构和深度可分离卷积大幅降低计算量CSP特征复用