图像分割现在好的算法有哪些

目前比较好的图像分割算法包括：

1. Mask R-CNN：基于 Faster R-CNN 的图像实例分割算法，使用了 RoIAlign 层和 Mask 分支。

2. DeepLab：利用深度卷积神经网络进行图像语义分割，其中 ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块和 CRF（Conditional Random Fields）后处理都是其重要组成部分。

3. U-Net：一种用于医学图像分割的卷积神经网络，具有类似编码器-解码器的结构。

4. FCN：全卷积神经网络，可以对输入图像的每个像素进行分类。

5. PSPNet：Pyramid Scene Parsing Network，采用了金字塔池化策略，可以有效地捕捉图像中的不同尺度信息。

6. SegNet：一种基于编码器-解码器结构的轻量级图像分割算法，使用 MaxPooling 层进行下采样和 UpSampling 层进行上采样。

这些算法都有较好的分割效果，但具体应用场景需要根据实际需求进行选择。