1. 目标检测
常用算法 Faster R-CNN和基于YOLO的目标检测算法
2.semantic segmentation（语义分割）
通常意义上的目标分割指的就是语义分割。
需要区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不需要单独分割出来。
标注为人，羊，狗，草地。
3. Instance segmentation（实例分割）
是目标检测和语义分割的结合。
相对目标检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体（羊1，羊2，羊3...）
目前常用的实例分割算法是Mask R-CNN。
4. Panoramic segmentation（全景分割）
全景分割是语义分割和实例分割的结合。跟实例分割不同的是：实例分割只对图像中的object进行检测，并对检测到的object进行分割，而全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割。
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全景FPN结构解读
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