图像分类（Image Classification）
表示根据图像中的主要内容对当前图片进行分类，给出了对于整张图片的描述。这一任务是最简单的图像内容识别任务，为其他高级任务提供了基础。此外，人脸识别、场景识别等都可归为图像分类任务。其输出为当前图像的类别。
目标检测（Object Detection）
表示对于一幅给定的图像中的各类目标进行识别并定位，需要完成两个任务，一是识别出物体，二是确定出该物体的位置。相比于图像分类，目标检测增加了对图片前景与背景的理解，需要从图像背景中提取出感兴趣的目标前景，并确定该目标的类别极其位置。目标检测的输出结果可以表示为一个列表，其中每一项包含检测出目标的类别及其位置（通常采用矩形框表示）。
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语义分割（Semantic Segmentation）
**表示对一副给定的图像实现像素级别的分类，即令每个像素都分配给某个类别，属于图像前背景分离的扩展，将图片分割成为具有不同语义类别的部分。其输出结果通常为一幅包含每个像素点分类信息的
图像。
实例分割（Instance Segmentation）
表示对一幅给定图像进行目标检测，并描述目标的精确轮廓，可看作目标检测与语义分割的结合。相比于语义分割，实例分割赋予了目标实例的概念，相同类别的像素可按实例进行区分。其输出通常为一个列表，列表的每一项表明了目标的类别及其精确轮廓位置（像素级别的分割）。
