matlab 分时代码里，awesome_segmentation算是挺有料的一个。你要找语义分割的参考代码、想看看论文、甚至撸个模型上手跑跑，这套资源都能派上用场。实现是基于Caffe的，但还贴心地给了像PyTorch、TensorFlow这些流行框架的入口，迁移起来不难。

结构上是典型的U-Net 风格，收缩+扩张路径那套，专门为少样本图像分割场景优化过。重点是，它靠数据增强硬生生把小样本效果拉了上去。训练快，推理也快，512x512图像只要一秒内就搞定，部署上没太大压力。

实测在 ISBI 挑战赛上表现还挺能打，尤其是在神经元结构的分割任务中，准确率吊打老派的滑窗卷积方法。那套比赛训练集其实就不多，刚好符合这套架构的优势点。如果你在做电镜图像、细胞跟踪这种对定位精度要求高的任务，可以考虑拿它做 baseline。

文档和代码都算清晰，官方论文也有，适合想深入理解的同学啃一啃。如果你日常主要用 MATLAB，那这套资源直接能上手；如果你用的是 Keras 或者 PyTorch，也有链接跳过去，不怕踩坑。

对了，如果你还在找语义分割的可视化方案，可以搭配看看Rasterplot；另外像KNetS这种 TF 实现也值得瞄一眼，有对比更有方向。