深度学习图像任务分类

分类

1. classfication(分类任务)
2. object detection(目标检测)
3. semantic segmentation(语义分割)
4. instance segmentation(实例分割)
5. panoptic Segmentation(全景分割)
6. keypoint detection(关键点检测)

任务	边框类型	标记所有像素	同一类型对象区分实例
classfication(分类任务)	/	/	/
object detection(目标检测)	外接方框	√	X
semantic segmentation(语义分割)	图像物体边界	√	X
instance segmentation(实例分割)	图像物体边界	X	√
panoptic Segmentation(全景分割)	图像物体边界	√	√

参见:pytorch任务模型

2.目标检测:方框标记出需要检测的目标,以及分类

3.语义分割: 对图片中的每一个像素都需要分类,不区分同一类型的不同对象

4.实例分割:相对于语义分割,会区分同一类型的不同对象实例,但是不会关系图像的每一个像素,只关心检测实例.

5. 全景分割:综合语义分割和实例分割,标记了所有像素的实例分割

分类和关键点检测任务不会混淆,不说了