图像分割是计算机视觉领域的一项基本技术，它将图像分割成不同的片段或区域，每个片段或区域代表图像的特定部分。与物体检测等任务相比，这一过程能让机器更精确地理解图像中的元素。
图像分割对于需要详细图像分析的应用来说至关重要。图像分类能告诉人们图像中出现了哪些物体，而图像分割则不同，它能在像素级别上指明物体出现的位置。这种精确性在需要了解物体形状和边界的情况下尤其有用。
语义分割：为图像中的每个像素指定一个类别标签，确保代表同一对象类别的所有像素共享相同的标签。了解有关语义分割的更多信息。
实例分割：与语义分割类似，但区分的是同一类别的不同实例。了解实例分割的详细信息。
全景分割：结合语义分割和实例分割，提供像素级分类和单个物体检测。发现全景分割。
医疗保健：图像分割被广泛应用于核磁共振成像或 CT 扫描等医学成像中，以划分解剖结构并识别肿瘤等异常情况。这一应用通过提高准确性和速度，彻底改变了诊断方法。了解人工智能医疗解决方案的应用。
自动驾驶：在自动驾驶汽车中，细分有助于识别车道、车辆、行人和其他障碍物，从而实现实时决策。了解人工智能对自动驾驶的影响。
边界框：通常与分割同时使用，用于勾勒感兴趣的区域。与边界框不同，分割能提供更多关于物体形状的细节。探索边界框的概念。
深度学习模型：卷积神经网络（CNN）等技术在高效执行细分任务方面至关重要。
Ultralytics YOLO:该模型以实时对象检测而闻名，具有整合分割任务的功能，可提供高速、精确的分割模型。了解更多 Ultralytics YOLO.
OpenCV：支持图像分割功能的开源计算机视觉库。查看OpenCV 的功能，了解更多信息。
TensorFlow 和PyTorch ：支持用于分割任务的各种深度学习模型的流行机器学习框架。了解更多 TensorFlow和 PyTorch.
Ultralytics Ultralytics HUB 等平台集成了图像分割功能，使用户无需大量编码即可训练和部署模型。这一增强功能支持各行各业，提高了运营效率和决策流程。了解如何利用 HUB。Ultralytics
图像分割增强了人工智能系统准确解读复杂视觉信息的能力。它的应用横跨多个领域，从自动驾驶汽车到精准农业，通过详细的图像分析实现创新。如需进一步了解，请查看人工智能在农业中的应用。
