什么是图像分割？图像分割的功能是什么？有何用途

图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉中的一项基础任务，其目标是将图像划分为若干具有语义一致性或边界明确的区域，也就是说，它要告诉你图像中每一个像素属于哪个物体或类别。

图像分割是比图像分类和物体检测更精细化的视觉理解任务。

图像分割能够细致地标记图像中的每一个区域或物体。它是视觉感知任务中的最高级别形式之一，广泛用于医疗、交通、工业和娱乐等多个领域。随着深度学习特别是 CNN 和 Transformer 模型的发展，图像分割的精度和通用性不断提升，推动着人工智能系统向更高层次的图像理解迈进。

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一、图像分割 vs 物体检测 vs 图像分类

任务	输出内容	颗粒度
图像分类	整张图像属于哪个类别	粗略
物体检测	框出物体，并标注类别	中等
图像分割	每个像素归属于哪个类别	最精细

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二、图像分割的主要类型

1. 语义分割（Semantic Segmentation）

• 目标：把图像中属于同一类别的像素都分到同一类。

• 特点：不区分同类中不同实例。

• 例子：图中所有“人”被标记为同一种颜色，但不区分每个人。

2. 实例分割（Instance Segmentation）

• 目标：不仅识别类别，还区分不同的实例。

• 特点：每个独立物体都会被标记成不同的区域。

• 例子：图中3个人，会有3个不同的颜色或编号，代表是3个独立个体。

3. 全景分割（Panoptic Segmentation）

• 综合语义分割 + 实例分割，既识别类别，又区分实例，还能处理背景类（如天空、草地等）。

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三、常用的图像分割模型

模型名称	说明
FCN（全卷积网络）	第一个端到端的语义分割模型
U-Net	适用于医学图像，具有对称的 U 形结构
SegNet	用于道路场景识别等
DeepLab 系列（v1-v3+）	使用空洞卷积，提升精度和分辨率
Mask R-CNN	在 Faster R-CNN 上加入了分割分支，实现实例分割
SAM（Segment Anything Model）	Meta 发布的通用分割模型，可交互、可零样本迁移

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四、图像分割的技术核心

• 特征提取：利用 CNN、Transformer 等网络提取图像的多尺度语义特征。

• 上采样（Decoder）：将低分辨率的特征图恢复为与原图等大的分割图。

• 多尺度融合：提升模型对不同尺寸目标的识别能力。

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五、图像分割的应用场景

• 医学影像分析：分割器官、肿瘤、病变区域

• 自动驾驶：道路、车辆、行人、车道线等区域识别

• 遥感影像：土地分类、建筑物提取、水体识别

• 工业质检：缺陷检测、目标标注

• 增强现实（AR）：背景分离、虚拟试妆