我是靠谱客的博主 饱满高跟鞋，最近开发中收集的这篇文章主要介绍图像分类Classification，目标检测Object detection，实例分割Instance segmentati，语义分割semantic segmentation，全景分割等概念的区别，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
Image Classification（图像分类）：判断图像的分类，知道里面的东西是什么，不需要知道在哪里，只需要标出存在的类别名称即可。
Object detection（目标检测）：知道图像有什么东西，在哪里，但不需要知道是什么，用方形框框出来。
semantic segmentation（语义分割）：需要知道每一个像素点的是什么物体的一部分，而不是用矩形框，体现为一个花花绿绿的图像。但同一种类多个个体使用同一种颜色。
Instance segmentation（实例分割）：等于是目标检测和语义分割的接合，同一种类的不同个体需要被分开标注。
Panoramic segmentation（全景分割）：类似实例分割，但是实例分割只是对图像中的物体（object）进行分割，全景分割还要对图像中的背景分割。
Recoginition（识别）: 表明能够认识目标，知道它的类别。一般研究内容有Detection and recognition，先检测再识别。
Identification（鉴定）：表明能够分辨目标身份，知道同一类别下目标个体的不同。
最后
以上就是饱满高跟鞋为你收集整理的图像分类Classification，目标检测Object detection，实例分割Instance segmentati，语义分割semantic segmentation，全景分割等概念的区别的全部内容，希望文章能够帮你解决图像分类Classification，目标检测Object detection，实例分割Instance segmentati，语义分割semantic segmentation，全景分割等概念的区别所遇到的程序开发问题。
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