分类是对整幅图像进行标记，而分割则是对每个像素进行标记。分割任务将图像分割成多个区域，并将每个像素分配到一个类别，例如道路、行人、天空或肿瘤。它对于医学成像、自动驾驶和卫星分析至关重要。

三种分割方式至关重要。语义分割按类别标记每个像素。实例分割区分同一类别内的各个对象。全景分割结合了两者，既标记每个像素，又区分实例。

常见的分割架构

• U-Net 用于生物医学图像
• Mask R-CNN 用于实例分割
• DeepLab 语义分割
• 适用于通用口罩的任何部位

标注成本很高。标注数据集中的每个像素所花费的时间远比绘制边界框要长。弱监督和交互式工具有所帮助，但高质量的分割数据仍然是新领域发展的瓶颈。