图像分类、图像定位、图像检测三者的区别有：1、图像分类关注于对整个图像的分类，输出图像所属的类别标签；2、图像定位在图像分类的基础上，进一步确定图像中目标的位置，输出目标的边界框。这三种任务在实际应用中常常相互结合。
一、图像分类
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一，它的目标是将输入的图像分为不同的预定义类别中的一类。通常情况下，图像分类任务只需要输出图像所属的类别标签，而不需要给出图像中目标的位置。
图像分类的典型应用包括将图像识别为动物、车辆、风景等类别。为了完成图像分类，可以使用各种深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），并通过对大规模图像数据进行训练来学习图像特征和类别之间的关系。
二、图像定位
图像定位是在图像分类的基础上更进一步的任务，它的目标是除了判断图像所属的类别外，还需要确定图像中目标的位置。通常情况下，图像定位会输出一个边界框（Bounding Box），用于标记出图像中目标的位置和大小。
图像定位的典型应用包括在图像中定位出特定物体的位置，比如人脸定位、目标物体定位等。为了完成图像定位，通常会在图像分类的网络结构中添加额外的定位分支，用于预测目标的位置信息。
三、图像检测
图像检测是图像定位的扩展，它的目标是在图像中同时检测出多个目标的位置，并将它们分为不同的类别。图像检测任务需要输出每个目标的类别标签和对应的边界框，以准确地标识出图像中所有感兴趣的目标。
图像检测的典型应用包括目标检测、行人检测、交通标志检测等。为了完成图像检测，通常会使用目标检测算法，如单阶段检测器（如YOLO）和两阶段检测器（如Faster R-CNN），来实现同时检测和分类的任务。
四、区别与联系
图像分类、图像定位和图像检测是计算机视觉中不同层次的任务，它们之间的区别在于任务的目标和输出结果：
- 图像分类关注于对整个图像的分类，输出图像所属的类别标签。
- 图像定位在图像分类的基础上，进一步确定图像中目标的位置，输出目标的边界框。
- 图像检测是在图像定位的基础上，扩展到同时检测图像中的多个目标，并输出每个目标的类别标签和边界框。
这三种任务在实际应用中常常相互结合，例如在目标检测任务中，首先需要对图像中的目标进行分类，然后确定它们的位置，最终输出所有目标的类别和边界框。
延伸阅读
语义分割
除了图像分类、图像定位和图像检测，语义分割是计算机视觉中另一个重要的任务。语义分割的目标是对图像中的每个像素进行分类，将每个像素分配给不同的语义类别。与图像检测不同，语义分割输出的是像素级别的标签，而不是目标级别的边界框。语义分割在很多场景中都有广泛的应用，如自动驾驶、医学图像分析等。通过将图像划分为不同的语义区域，语义分割能够为计算机视觉系统提供更精细和丰富的信息。在实际应用中，图像分类、图像定位、图像检测和语义分割等任务往往会相互结合，共同构建出更完整、准确的计算机视觉系统。
文章标题：图像分类、图像定位、图像检测三者有什么区别，发布者：E.Z，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62668
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