计算机视觉是数据科学领域中最炙手可热的研究领域之一，并且已经成为个人生活的一部分。无论是有意还是无意，都在使用各种后端运行计算机视觉技术的特徵。如果对以音频-视觉格式学习概念更感兴趣，有整个文章的视频解释。如果不感兴趣，可以继续阅读。
计算机视觉被用于安全摄像头中识别人员，或在自动驾驶汽车中检测前方的物体。如果尝试正式定义计算机视觉，它就是人工复制人类视觉在感知和理解图像方面的能力。一旦对计算机视觉有了清晰的认识，现在让理解一些可以使用计算机视觉解决的实际问题。
图像分类：假设有一张图片，要解决的问题是图片中有什么图像？这里的重点是狗。这看起来像一个简单的问题，对吗？可以将这个问题表述为图像分类问题。
多类图像分类：现在，图片中不仅有单个物体，而是有多个物体。因此，问题将相应改变，图片中有哪些物体？答案是狗和猫。可以将这个问题表述为多类分类问题。
目标检测：现在假设不仅关心物体是什么，还关心它们在哪里。可以识别图片中存在的物体，并在这些物体旁边绘制一个边界框以指定它们的位置。例如，说这里有一只猫，并在它周围画一个红色的框。同样，说有一只狗，并在它周围画一个蓝色的框。这个问题可以被指定为目标检测任务。
图像分割：进一步地，如果有相同的问题，即在同一张图片中找到物体及其位置，但想要物体的确切位置。可以通过识别代表物体的每个像素来给出确切的位置。用简单的话说，不是在物体周围画一个粗略的矩形框，而是在物体周围画一个多边形，并着色该物体的每个像素，如这里所示。这可以被表述为图像分割问题。
正式地说，图像分割是根据图片中存在的物体及其语义重要性对图片进行分区的任务。这使得分析给定的图片变得更加容易，因为不仅可以从一个矩形框中获得近似位置，还可以获得物体的确切像素级位置。
图像分割的应用：图像分割可以应用于多个领域，让讨论一些有趣的图像分割应用。
医疗成像：图像分割可以应用于医疗成像任务，如癌细胞分割。在这里，识别肿瘤或癌细胞的确切位置至关重要。
自动驾驶汽车：图像分割的其他应用可能是自动驾驶系统，用于车道分割或行人识别。通过精确预测重要物体的位置，如道路或人，自动驾驶系统可以采取适当的步骤来处理下游任务，如应用刹车或减速汽车。
卫星成像/遥感：另一个应用可能是在遥感领域。在这里，可以识别地面的组成，如该地区的森林覆盖率是多少，或者发现非法活动，如采矿甚至森林火灾。
图像分割的类型：即使在图像分割中，也有一些应该熟悉的问题类型。首先是语义分割，然后是实例分割。接下来是全景分割。让看看每一个。
语义分割：语义分割描述了将每个像素与类别标签关联的过程。所以简单地说，这里只关心图像中所有物体的粗略表示。在这里可以看到所有的车都用蓝色表示，行人用红色表示，街道稍微是粉红色的。