目标检测算法与语义分割

目标检测算法和语义分割算法都是计算机视觉领域中的重要任务。目标检测算法的目的是在图像或视频中检测出物体的位置和类别，而语义分割算法则是将图像中的每个像素分配一个语义标签，从而实现对图像的像素级别理解。

常见的目标检测算法包括基于深度学习的 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等，这些算法都采用了卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过回归或分类的方式来预测物体的位置和类别。

语义分割算法则通常采用全卷积神经网络（FCN）来实现，其主要思想是将传统的卷积神经网络中的全连接层替换为卷积层，从而实现对输入图像进行像素级别的分类。常见的语义分割算法包括 FCN、U-Net、SegNet 等。