人工智能实例分割（Instance Segmentation）
实例分割是计算机视觉领域的一个深度学习任务，它的目标是对图像中的每个对象实例生成精确的像素级分割标签，不仅识别出图像中属于同一类别的不同对象（如多只猫或多辆汽车），而且还要分别对每个实例生成独立的掩模。这意味着模型不仅要区分前景和背景，还要区分同类别中的各个个体。
在实际应用中，实例分割结合了目标检测和语义分割的优点。目标检测负责找出图像中物体的位置（通过边界框），而语义分割则将图像中的每个像素分类到不同的类别中。实例分割在此基础上更进一步，为图像中的每个对象实例提供了一个独特的、精确的轮廓。
例如，在一个包含多个动物的图像中，实例分割模型会输出每个动物的像素级分割掩模，使得每个动物都有自己的轮廓边界，而不是简单地将所有动物的像素标记为同一个“动物”类别。
现代实例分割方法的例子包括 Mask R-CNN（Mask Regional Convolutional Neural Network）及其变种，它们通常基于两阶段框架构建，首先进行区域提议，然后对提议区域进行精细化分割。此外，还有其他一阶段的方法以及基于深度聚类或者图神经网络等技术的实例分割算法。这些方法在诸如COCO（Common Objects in Context）等大规模数据集上取得显著成果，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、视频监控等领域。
