1、语义分割与实例分割的区别
目前的分割任务主要有两种：
（1）像素级别的语义分割
（2）实例分割
这个有意思，什么叫实例分割呢？它与语义分割有什么区别与联系呢？
顾名思义，像素级别的语义分割，对图像中的每个像素都划分出对应的类别，即实现像素级别的分类；
而类的具体对象，即为实例，那么实例分割不但要进行像素级别的分类，还需在具体的类别基础上区别开不同的实例。比如说图像有多个人甲、乙、丙，那边他们的语义分割结果都是人，而实例分割结果却是不同的对象，具体如下图所示：
2、图像分类，物体检测，语义分割，实例分割的联系和区别
- 图像分类
该任务需要我们对出现在某幅图像中的物体做标注。比如一共有1000个物体类，对一幅图中所有物体来说，某个物体要么有，要么没有。可实现：输入一幅测试图片，输出该图片中物体类别的候选集。 - 物体检测
包含两个问题，一是判断属于某个特定类的物体是否出现在图中；二是对该物体定位，定位常用表征就是物体的边界框。可实现：输入测试图片，输出检测到的物体类别和位置。 - 语义标注/分割
该任务需要将图中每一点像素标注为某个物体类别。同一物体的不同实例不需要单独分割出来。对下图，标注为人，羊，狗，草地。而不需要羊1，羊2，羊3，羊4，羊5. - 实例分割
是物体检测+语义分割的综合体。相对物体检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割可以标注出图上同一物体的不同个体（羊1，羊2，羊3…）
