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本文介绍了计算机视觉中的核心任务，包括图像分类、目标检测、语义分割和实例分割。重点讨论了目标检测与实例分割的差异，其中实例分割能实现对每个物体的单独识别。在无人驾驶中，全景分割成为实例分割的应用之一。此外，还提到了关键点检测等其他计算机视觉问题。目标检测模型分为单阶段和两阶段模型，各有优缺点。
Computer Vision Tasks:
图像分类、目标检测、语义分割、实例分割；
只有目标检测和实例分割是实现了实例级别的识别的，就是把每一个单独的物体拎出来识别的；目标检测是画框框，而实例分割是抠图。
实例识别：就是把图片中的每一个物体都单独进行识别出来；
目标检测：是输入图像，输出每一个物体；(就是多个类别的多个框)
图像分割：
（1）Semantic Segmentation语义分割：我对每一个像素分类，我不管这个像素是属于哪几个物体的，只管他是属于什么类别的；(并不区分不同物体的像素)(把同一个目标的物体扣到一起，并不区分每一个物体，而实例分割需要区分每一个物体)
（
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