计算机视觉：图像检测和图像分割有什么区别

人工智能对于图像处理有不同的任务在本文中，我将介绍目标检测和图像分割之间的区别在这两个任务中，我们都希望找到图像中某些感兴趣的项目的位置例如，我们可以有一组安全摄像头照片，在每张照片上，我们想要识别照片中所有人的位置。

通常有两种方法可以用于此：目标检测（Object Detection）和图像分割（Image Segmentation）目标检测-预测包围盒当我们说到物体检测时，我们通常会说到边界盒这意味着我们的图像处理将在我们的图片中识别每个人周围的矩形。

边框通常由左上角的位置（2 个坐标）和宽度和高度（以像素为单位）定义来自开放图像数据集的注释图像家庭堆雪人，来自 mwvchamber在CC BY 2.0 许可下使用的图像目标分割-预测掩模一步一步地扫描图像的逻辑替代方法是远离画框，而是逐像素地注释图像。

如果你这样做，你将会有一个更详细的模型，它基本上是输入图像的一个转换来自开放图像数据集的注释图像家庭堆雪人，来自 mwvchamber在CC BY 2.0 许可下使用的图像

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