基于图片内容的处理任务，主要包括目标检测、图片分割两大任务。

1 目标检测

目标检测任务的精度相对较高，主要是以检测框的方式，找出图片中目标物体所在的位置。目标检测任务的模型运算量相对较小，速度相对较快。

1.1 目标检测任务概述

目标检测任务要求模型能检测出图片中特定的目体，并获得这一目标物体的类别信息和位置信息。

在目标检测任务中，模型的输出是一个列表，列表的每一项用一个数组给出检测出的标物体的类别和位置（常用检测框的坐标表示)。

1.2 目标检测任务模型的分类

1.2.1 单阶段（1-stage）检测模型：

主要指直接从图片获得预测结果，也被称为Region-free法。相关的模型有YOLO、SSD、RetinaNet。

1.2.2 两阶段（2-stage）检测模型：

主要指先检测包含实物的区域，再对该区域内的实物进行分类识别，相关模型有R-CNN、Faster R-CNN，Mask R-CNN。

1.2.3 两种分类的对比

单阶段检测模型在分类方面表现出的精度高。

两阶段检测模型在检测框方面表现出的精度高。

2 图片分割：其模型大多数是两阶段

图片分割是指对图中的每个像素点进行分类，适用于对像素理解要求较高的场景。

2.1 图片分割的分类

2.1.1 语义分割

能将图片中具有不同语义的部分分开。

2.1.2 实例分割

能描述出目标物体的轮廓（比检测框更为精细)。

2.2 目标检测+语义分割=实例分割

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