实例分割是一种计算机视觉技术，可识别和分割图像中的单个对象；语义分割根据语义（例如道路、天空、人）对像素进行分组，而实例分割则不同，它区分同一对象类的多个实例。
实例分割涉及两个主要步骤：对象检测和语义分割。
在对象检测步骤中，使用模型来识别图像中所有对象的边界框。
在语义分割步骤中，每个边界框内的每个像素被分为几个类别之一。最后，边界框被细化以适合每个对象的轮廓。
实例分割涉及识别和描绘图像中的单个对象，有 4 项挑战。
一项挑战是准确地描绘对象边界，特别是当对象位置很近或具有复杂形状时。
另一个挑战是处理遮挡实例，其中对象部分相互重叠或隐藏在视图中。处理图像中不同的对象比例和大小也是一个挑战。
此外，由于像素级预测和高分辨率特征图的需要，实例分割需要大量的计算资源。
最后，收集和注释大规模实例分割数据集可能既耗时又昂贵，限制了用于开发准确模型的训练数据的可用性。
实例分割在各个领域都有应用。
此外，它还可用于对象计数、实例级图像编辑和增强现实等计算机视觉任务，从而增强各个领域的视觉理解和用户体验。