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目标检测:给你一张只有一条狗的图片,输入训练好的模型中(假设模型包含了所有类型的狗),不管狗出现在图片中的哪个位置,它都能被检测为狗;给你一张有两条狗的图片,输入网络,会生成两个bbox,均被检测为狗,无法进行个体的区分。
语义分割:对所有像素进行分类,图片中只要出现狗,都会被分为一类,同样无法进行个体的区分。
实例分割:在所有不同类的狗的像素都被分类为狗的基础上,对不同类的狗进行目标定位,再给上狗1和狗2的标签,这就是实例分割。
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