详细介绍实例分割和语义分割

实例分割（Instance Segmentation）和语义分割（Semantic Segmentation）都是计算机视觉领域中用于图像分析的重要技术，它们主要用于理解图像中的像素级信息，但侧重点有所不同。

1. 实例分割：
实例分割的目标是为图像中的每个物体实例分配一个唯一的标识，并将其从背景中分离出来。这意味着每个像素不仅被赋予类别标签，还附带了一个身份标签，表示它是哪个具体对象的一部分。例如，在一张包含多个不同颜色的气球图片中，实例分割会区分出每个气球的颜色并标记为单独的对象。常见的应用包括自动驾驶、医疗影像分析和商品识别等场景。实例分割算法通常结合了目标检测技术和像素级别的分类，如 Mask R-CNN 和 Panoptic FPN。

2. 语义分割：
语义分割则关注于将图像划分为若干个具有特定意义的区域，而非对每个实例分别处理。它根据像素的类别属性进行划分，比如行人区、草地、天空等，不关注对象的边界或个体。这种技术常用于地图制作、自然景观分析以及无人机航拍后的场景理解。常用的语义分割方法有 FCN (Fully Convolutional Networks) 和 U-Net。