实例分割和语义分割

用于图像理解的算法主要有三种：

1. 图像分类算法使您能够获得表示图像内容的单个标签。你可以把图像分类想象为将一张图像输入到网络中，并获得一张标签作为输出。

2. 目标检测算法不仅能告诉你图像中是什么，还能告诉你给定目标在图像中的位置。因此，对象检测器接受单个输入图像，然后返回多个值作为输出。输出本身是一个值列表，包含（1）类标签和（2）特定对象在图像中位置的边界框（x，y）-坐标。

3. 实例分割和语义分割使目标检测走得更远。实例/语义分割方法不是返回边界框坐标，而是生成像素级掩码，告诉我们（1）对象的类标签，（2）对象的边界框坐标，以及（3）属于对象的像素坐标。

这些分割算法是中级/高级技术，因此请务必阅读上面的深度学习部分，以确保您了解基础知识。

Step #1:配置开发环境（初级）

Step #2:分割与目标检测（中级）

Step #3:使用 Mask R-CNN（中级）

Step #4:使用OpenCV进行语义切分（中级）