वर्गीकरण संपूर्ण छवि को लेबल करता है। विभाजन प्रत्येक पिक्सेल को लेबल करता है। यह प्रक्रिया छवि को क्षेत्रों में विभाजित करती है, और प्रत्येक पिक्सेल को सड़क, पैदल यात्री, आकाश या ट्यूमर जैसे किसी वर्ग में वर्गीकृत करती है। यह चिकित्सा इमेजिंग, स्वचालित वाहन संचालन और उपग्रह विश्लेषण के लिए आवश्यक है।

तीन प्रकार महत्वपूर्ण हैं। सिमेंटिक सेगमेंटेशन प्रत्येक पिक्सेल को श्रेणी के अनुसार लेबल करता है। इंस्टेंस सेगमेंटेशन एक श्रेणी के भीतर अलग-अलग वस्तुओं को अलग करता है। पैनोप्टिक सेगमेंटेशन इन दोनों को मिलाकर प्रत्येक पिक्सेल को लेबल करता है और इंस्टेंस को अलग करता है।

सामान्य विभाजन वास्तुकला

• जैवचिकित्सा छवियों के लिए यू-नेट
• उदाहरण विभाजन के लिए मास्क आर-सीएनएन
• सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए डीपलाब
• सामान्य प्रयोजन वाले मास्क के लिए किसी भी चीज़ को अलग-अलग भागों में बांटें

एनोटेशन महंगा होता है। डेटासेट में प्रत्येक पिक्सेल को लेबल करने में बाउंडिंग बॉक्स बनाने की तुलना में कहीं अधिक समय लगता है। कमजोर पर्यवेक्षण और इंटरैक्टिव उपकरण मददगार होते हैं, लेकिन उच्च-गुणवत्ता वाला सेगमेंटेशन डेटा नए क्षेत्रों के लिए एक बड़ी बाधा बना हुआ है।