📚 在当今的计算机视觉领域，处理超大尺寸图像的语义分割任务已成为研究热点之一。这不仅需要高超的技术，还需要强大的计算资源。为了帮助大家更好地理解和掌握这一前沿技术，我们整理了这份高质量的论文和代码汇总。

🔍 论文部分涵盖了从基础理论到最新研究成果，包括但不限于《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》、《DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs》等经典文献。这些论文深入浅出地介绍了语义分割的基本概念和技术框架，并探讨了如何优化模型以适应更大尺寸的图像输入。

🛠️ 代码部分则提供了实现上述论文中所提出方法的实际代码示例。无论是使用PyTorch还是TensorFlow，你都可以在这里找到相应的开源项目。这些代码不仅有助于理解理论细节，还能直接应用于实际问题解决中，大大加快了研究进程。

🔗 想要了解更多详情或获取完整资料，请访问我们的官方网站。让我们一起探索计算机视觉的无限可能吧！🚀

计算机视觉 语义分割 深度学习