下面是四種常見的計算機視覺任務的簡要介紹：
分類（Classification）
分類任務是將輸入圖像分為不同的類別或類別之一。例如，給定一張圖像，分類任務的目標是確定圖像中顯示的對像是什麼，比如貓、狗、汽車、飛機等。這通常涉及訓練一個分類器，以便它能夠識別圖像中的特定特徵並將其歸類到正確的類別中。
語義分割（Semantic Segmentation）
語義分割任務是為圖像中的每個像素分配一個類別標籤，從而實現像素級別的分類。與分類任務不同，語義分割不僅關注對象的類型，還考慮了對象的位置和邊界。這在許多應用中很有用，比如圖像分割、醫學圖像分析等。
語義分割是一種計算機視覺任務，旨在將圖像中的每個像素分配給預定義的語義類別。在語義分割中，每個像素都被標記為屬於某個特定的類別，如人、車、樹等。語義分割遵循像素級別的分類，因此通常使用像素級別的掩碼（即”masks”）來表示圖像中每個類別的區域。這些分割掩碼是二進製圖像，其中每個像素要嘛屬於某個類別，要嘛不屬於。
有名模型: U-Net
和實例分割最大的不同是他的輸入會是兩張圖片，一張為原圖，一張為掩碼的圖
目標檢測（Object Detection）
目標檢測任務涉及在圖像中識別並定位多個不同類別的對象。相比於分類任務，目標檢測不僅需要標識對象的類別，還需要確定它們的位置和邊界框。常見的目標檢測算法可以提供每個檢測到的對象的邊界框和類別信息。具代表性的演算法包括Faster R-CNN, YOLO, SSD等
這篇文章介紹了許多我們常用的物件偵測模型: https://zhuanlan.zhihu.com/p/38709522
實例分割（Instance Segmentation）
實例分割任務結合了目標檢測和語義分割的概念，不僅要對每個對象進行分類，還需要在像素級別區分出每個對象的邊界。實例分割旨在識別圖像中的每個獨立實例並為每個實例分配獨特的標籤，從而在一個圖像中區分出不同的對象。
例如: COCO Segmentation
COCO（Common Objects in Context）是一個廣泛使用的圖像識別和分割數據集，其中包含了多種物體類別的圖像以及每個圖像中物體的分割標註。 COCO Segmentation 數據集中的分割信息通常是用多邊形輪廓來表示物體的形狀。這種分割方法在標註上更靈活，可以準確地表示物體的複雜形狀，但同時也需要更多的標註工作。
