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目标识别、目标检测、目标分割、语义分割 专业术语解释
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计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？ object recognition（目标识别） 给定一幅图像检测到图像中所有的目标（类别受限于训练集中的物体类别）得到检测到的目标的矩形框，并对所有检测到的矩形框进行分类图像分类（下图左）就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人（person）、羊（sheep）、狗（dog）和猫（cat）四种，图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类，比如下图的例子是含有person、sheep和dog三种。 左下角图片 
Object Segmentation（目标分割）
与object recognition相似，检测到图像中的所有目标但是像素级的，需要给出属于每一类的所有像素点，而不是矩形框 
Image Segmentation(图像分割)
将给定的图像分割为多个区域每个区域为一类，但不需要给出label 
emantic segmentation（语义分割）
需要对图像的每一个像素点进行分类语义分割（下图左）就是需要区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不需要单独分割出来。对下图左，标注为人，羊，狗，草地。而不需要羊1，羊2，羊3，羊4，羊5等。图片左下角 
Instance segmentation（实例分割）
实例分割（上图右）其实就是目标检测和语义分割的结合。相对目标检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体（羊1，羊2，羊3…） 目前常用的实例分割算法是Mask R-CNN。 Mask R-CNN 通过向 Faster R-CNN 添加一个分支来进行像素级分割，该分支输出一个二进制掩码，该掩码表示给定像素是否为目标对象的一部分：该分支是基于卷积神经网络特征映射的全卷积网络。将给定的卷积神经网络特征映射作为输入，输出为一个矩阵，其中像素属于该对象的所有位置用 1 表示，其他位置则用 0 表示，这就是二进制掩码。 一旦生成这些掩码， Mask R-CNN 将 RoIAlign 与来自 Faster R-CNN 的分类和边界框相结合，以便进行精确的分割： |
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