图像识别、图像检测的区别
目标分割（Target Segmentation）分类问题 or 聚类问题
（1）若Segmentation是分类（classificatio）问题，就是把每一个pixel做labeling，提出感兴趣的那一类label的像素。
（2）若Segmentation是clustering的问题，即是不知道label，但需要满足一些optimality，比如要cluster之间的correlation最小之类的。
l 目标识别(Target Recognition)，
将分割后的内容直接进行分类处理（一般是多类问题）
l 目标检测（Target Detection）
根据阈值获得Bounding box （两类问题）
传统方法（非深度学习方法）
目标识别：先目标分割之后将分割的内容进行识别，（也要对每个bounding box进行标记，只要与物体相交就定义为是该物体）, 在进行分割时候不知道哪个物体是哪个物体，拿bounding box圈完后，之后再进行识别
目标检测：其实也是用目标分割方法进行，由于分割会出现很多误差，
有的方法可以再做一步之后标记，标记后进行识别学习
目标识别：分割后对每一块都识别出结果
目标跟踪：（1）对于刚兴趣的区域分割出来，而不是所有的部分都分割出来，
（2）有时对第一步分割出来的内容，由于误差比较大，所以采用reduce false positive 的做法。（IPMI2007的就是这样做的）
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