计算机视觉的四大任务

计算机视觉的四大任务是图像分类、目标检测、语义分割和实例分割。它们的具体含义如下：

1. 图像分类：将图像分为不同的类别，是计算机视觉中最基本的任务之一。例如，将一张猫的图片分类为“猫”的类别。

2. 目标检测：在图像中检测出物体的位置和类别。与图像分类不同，目标检测需要在图像中标注出物体的位置。例如，在一张街景图片中检测出汽车、行人等物体。

3. 语义分割：将图像中的每个像素分配到不同的语义类别中。例如，在一张街景图片中，将每个像素分配到“道路”、“汽车”、“行人”等不同的类别中。

4. 实例分割：与语义分割类似，但是它需要将图像中的每个像素分配到不同的物体实例中。例如，在一张街景图片中，将每个像素分配到不同的汽车、行人等物体实例中。

相关问题

在计算机视觉四大基本任务中， 实例分割可以标

是的，实例分割可以标注出图像中每个对象的像素级掩码。与目标检测不同，目标检测只需要标注出每个对象的边界框，而实例分割需要对每个对象进行像素级别的标注，因此实例分割可以提供更为精细的目标识别信息，能够更准确地区分不同对象之间的联系，对于一些需要精细控制的场景（如医学图像、自动驾驶等）具有重要的应用价值。

目标检测的四大任务？

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它的主要目标是在图像中识别并定位出预定义类别的对象。四大核心任务通常包括：

1. **边界框检测（Object Detection）**：这是最常见的目标检测任务，它不仅需要确定物体的存在，还要精确地为每个对象提供一个边界框，表示其在图像中的位置和大小。

2. **实例分割（Instance Segmentation）**：除了边框，实例分割还要求为每个对象生成一个完整的像素级掩码，区分出该对象与背景的界限。

3. **关键点检测（Keypoint Detection）**：在图像中找出特定的、预定义的关键点，比如人脸的特征点或人体关节的位置。

4. **属性检测（Attribute Detection）**：不仅关注物体本身的存在，还关注物体的其他属性，如颜色、纹理、形状等。

这些任务都是为了更全面地理解和解析图像内容，它们在很多应用领域都有广泛需求，比如自动驾驶、视频监控、图像编辑和人工智能游戏等。