语义分割、目标检测与实例分割间的区别

文章目录

• 语义分割 Semantic Image Segmentation
  • 目标检测 Object Detection and Recognition
  • 实例分割 Instance-Based Image Analysis

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50996404

语义分割 Semantic Segmentation

也就是将图像中的每个像素分配一个类别标签，并非仅限于上述列举的物体类型；例如，在下图中，我们将其划分为草地（浅绿色）、人（红色）、树木（深绿色）以及天空（蓝色）等具体分类，并通过不同的颜色进行区分

不过这种分割方式存在一些局限性。具体来说，在实际应用中存在一定的挑战性：例如，在图像中标记一个像素为红色时就意味着该像素所在的位置是一个人；然而，在两个相邻的红色像素中就无法判断它们是否属于同一人或者不同的人。换句话说，在这种情况下语义分割模型仅能完成分类任务而不能实现对个体身份的识别。

目标检测

输出的是bounding box

实例分割 Instance Seg