基于像素分类、基于对象分类、基于深度学习方法分类的区别联系

基于像素分类、基于对象分类和基于深度学习方法分类都是图像分类的方法，但它们的实现方式和应用场景不同。

基于像素分类是一种传统的图像分类方法，它将图像中的每个像素都看作一个特征，然后使用机器学习算法对这些特征进行分类。这种方法需要手动提取特征，并且对光照、噪声等干扰比较敏感，因此在复杂的场景下分类效果较差。

基于对象分类是一种将图像中的目标对象作为特征进行分类的方法。它通过目标检测算法提取图像中的目标对象，然后使用机器学习算法对这些对象进行分类。这种方法对光照、噪声等干扰比较鲁棒，但需要较为准确的目标检测算法，并且对于图像中存在多个目标对象的情况，需要进行多目标分类。

基于深度学习方法分类是一种使用深度神经网络对图像进行分类的方法。它不需要手动提取特征，而是通过卷积神经网络等深度学习模型自动学习图像特征，并进行分类。这种方法对光照、噪声等干扰比较鲁棒，而且在大规模数据集上训练的深度神经网络可以获得较好的分类效果。

因此，这三种方法各有优缺点，并且适用于不同的应用场景。在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的分类方法。