一、图像分类

识别图像中存在的内容，如下图，有人（person）、树（tree）、草地（grass）、天空（sky），只知道有没有这一类东西就行。

二、目标检测

识别图像中存在的内容和检测其位置，如下图，以识别和检测人（person）为例，可以分开不同的人并给出位置，但不能给出准确的与之对应的像素，也不用检测处图像中所有的类型。

三、语义分割

对图像中的每个像素打上类别标签，如下图，把图像分为人（红色）、树木（深绿）、草地（浅绿）、天空（蓝色）标签。可以给出每一类对应的准确像素，但是不能把同一类型不同个体区分开。

四、实例分割

目标检测和语义分割的结合，在图像中将目标检测出来（目标检测），然后对目标每个像素打上标签（语义分割），不需要将图像中所有像素打上标签。对比上图、下图，如以人（person）为目标，语义分割不区分属于相同类别的不同实例（所有人都标为红色），实例分割区分同类的不同实例（使用不同颜色区分不同的人）

五、全景分割

语义分割和实例分割的结合，即要对所有目标都检测出来，又要区分出同个类别中的不同实例，图像中所有图像都要打上标签。对比上图、下图，实例分割只对图像中的目标（如上图中的人）进行检测和按像素分割，区分不同实例（使用不同颜色），而全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割，区分不同实例（使用不同颜色）

参考： https://my.oschina.net/u/876354/blog/3055850

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图像分类，目标检测，语义分割，实例分割，全景分割联系与区别