在计算机视觉领域，图像分割是处理图像的一种方法，它可以将图像划分为多个部分，每个部分都代表图像中的不同对象或区域。其中，两种主要的分割技术是语义分割和实例分割。这两种技术虽然有着相似的目的，但它们之间存在明显的区别。
Semantic segmentation 🌐 是一种像素级别的分类方法，它将图像中的每个像素分配给一个预定义的类别。例如，在一张包含道路、行人和车辆的照片中，语义分割会将所有道路的像素标记为一类，所有行人的像素标记为另一类，所有车辆的像素标记为第三类。这样，语义分割可以帮助我们理解图像中各个物体的分布情况。
Instance segmentation 🎨 则更进一步，不仅区分了不同的物体类别，还能够识别出图像中每一个特定的实例。例如，在一张包含多个行人和车辆的照片中，实例分割不仅可以识别出行人和车辆的类别，还可以区分出图像中每一个具体的行人和车辆。因此，实例分割对于需要精确检测和跟踪物体的应用场景非常重要。
通过了解这两种图像分割技术，我们可以更好地掌握计算机视觉领域的核心知识，并应用于自动驾驶、医疗影像分析等实际场景中。