FCN（全卷积网络），CNN（卷积神经网络），RNN（循环神经网络），DeepLab系列，SegNet，U-Net

这些都是常见的神经网络架构，主要用于图像分割或语义分割任务。其中：

- FCN（全卷积网络）：将传统卷积神经网络的全连接层替换成卷积层，可以对任意大小的输入进行像素级别的分类和分割。
- CNN（卷积神经网络）：主要用于图像识别和分类任务，通过卷积操作提取图像特征，并通过池化操作降低特征维度。
- RNN（循环神经网络）：主要用于序列数据的处理，通过循环结构可以传递历史信息，对于自然语言处理和语音识别等任务有着广泛应用。
- DeepLab系列：提出了空洞卷积和多尺度金字塔池化等技术，用于高效地进行图像分割。
- SegNet：通过编码器-解码器结构进行像素级别的语义分割，其中解码器使用了最大池化的位置信息进行上采样。
- U-Net：同样采用编码器-解码器结构，但在解码器部分加入了跳跃连接（skip connection），可以更好地保留低层次的特征。主要用于医学图像分割等任务。