语义分割网络是一种基于深度学习的计算机视觉技术，它能够将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像中不同对象的精确识别和定位。近年来，随着深度学习技术的不断发展，语义分割网络在各个领域都取得了显著的进展。

早期的语义分割网络主要采用全卷积神经网络（FCN）进行像素级别的分类。然而，由于FCN无法捕捉到长距离的上下文信息，因此在处理复杂的场景时表现不佳。为了解决这个问题，研究人员提出了一系列改进方法，如U-Net、SegNet等。这些方法通过引入跳跃连接或金字塔结构来增强网络的表达能力，从而提高了语义分割的准确性。

此外，随着深度学习框架的发展，越来越多的语义分割网络被提出并应用于实际场景中。例如，Mask R-CNN不仅能够实现目标检测，还能够对每个目标进行像素级别的分割；DeepLab系列模型则通过空洞卷积和多尺度信息融合等技术，实现了对复杂场景的高分辨率分割。

总之，语义分割网络在近年来得到了快速发展，并在许多领域取得了重要成果。未来，随着深度学习技术的不断进步和应用场景的不断扩大，语义分割网络将会发挥更加重要的作用。

  SqueezeNet [16] 提出了三种设计紧凑模型的策略，即