分類是將整個影像標記，而分割則是對每個像素進行標記。分割任務將影像分割成多個區域，並將每個像素分配到一個類別，例如道路、行人、天空或腫瘤。它對於醫學成像、自動駕駛和衛星分析至關重要。

三種分割方式至關重要。語義分割按類別標記每個像素。實例分割區分類別內的各個物件。全景分割結合了兩者，既標記每個像素，又區分實例。

常見的分割架構

• U-Net 用於生物醫學影像
• Mask R-CNN 用於實例分割
• DeepLab 語意分割
• 適用於通用口罩的任何部位

標註成本很高。標註資料集中的每個像素所花費的時間遠比繪製邊界框要長。弱監督和互動式工具有所幫助，但高品質的分割資料仍然是新領域發展的瓶頸。