一、图像分类：计算机视觉的基石

图像分类是计算机视觉领域最基础的任务，其核心目标是将输入图像划分到预定义的类别集合中。这一过程通常包含特征提取和分类决策两个关键环节。

传统方法依赖手工设计的特征提取器（如SIFT、HOG）和分类器（如SVM、随机森林）。以HOG特征为例，其通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉结构信息，配合SVM分类器可实现中等复杂度的分类任务。

深度学习时代，卷积神经网络（CNN）成为主流解决方案。以ResNet为例，其通过残差连接解决了深层网络梯度消失问题，在ImageNet数据集上实现了超过人类水平的分类精度。典型实现代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50
class ImageClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        self.backbone = resnet50(pretrained=True)
        # 替换最后的全连接层
        in_features = self.backbone.fc.in_features
        self.backbone.fc = nn.Linear(in_features, num_classes)
    def forward(self, x):
        return self.backbone(x)

在实际应用中，图像分类技术已渗透到多个领域：医疗影像分析中用于疾病类型识别，工业质检中检测产品缺陷，农业领域实现作物品种分类。某电商平台通过部署图像分类系统，将商品图片分类准确率提升至98%，显著优化了搜索推荐效果。

二、物体检测：定位与识别的双重挑战

物体检测在分类基础上增加了空间定位能力，需要同时预测图像中所有目标的位置和类别。检测框（Bounding Box）的表示通常采用[x_min, y_min, x_max, y_max]或[center_x, center_y, width, height]格式。

两阶段检测器（如Faster R-CNN）首先生成候选区域（Region Proposals），再对每个区域进行分类和边界框回归。其核心组件RPN（Region Proposal Network）通过滑动窗口机制生成潜在目标区域，结构如下：

class RPN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_anchors):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, 512, kernel_size=3, padding=1)
        self.cls_logits = nn.Conv2d(512, num_anchors * 2, kernel_size=1)
        self.bbox_pred = nn.Conv2d(512, num_anchors * 4, kernel_size=1)
    def forward(self, x):
        logits = self.cls_logits(self.conv(x))
        bbox_deltas = self.bbox_pred(self.conv(x))
        return logits, bbox_deltas

单阶段检测器（如YOLO系列）则采用端到端设计，直接在特征图上预测目标位置和类别。YOLOv5通过自适应锚框计算和路径聚合网络（PAN）显著提升了小目标检测精度。

自动驾驶领域，物体检测系统需要实时识别车辆、行人、交通标志等目标。某车企的检测系统在Cityscapes数据集上实现了mAP@0.5:0.95达到68.3的成绩，满足L4级自动驾驶需求。

三、语义分割：像素级的场景理解

语义分割要求对图像中每个像素分配类别标签，实现精细的场景解析。其技术演进经历了全卷积网络（FCN）、DeepLab系列和Transformer架构三个阶段。

FCN通过反卷积操作实现上采样，将深层特征图恢复到输入分辨率。其关键创新在于跳跃连接，融合不同尺度的特征信息：

class FCN32s(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        self.backbone = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).features
        self.fc6 = nn.Conv2d(512, 4096, kernel_size=7)
        self.relu6 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.dropout6 = nn.Dropout2d()
        self.fc7 = nn.Conv2d(4096, 4096, kernel_size=1)
        self.relu7 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.dropout7 = nn.Dropout2d()
        self.score_fr = nn.Conv2d(4096, num_classes, kernel_size=1)
        self.upscore = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, 64, stride=32, padding=16)

DeepLab系列引入空洞卷积（Dilated Convolution）扩大感受野，结合ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块实现多尺度信息融合。最新DeepLabv3+在Cityscapes测试集上达到82.1%的mIoU。

医学影像分析中，语义分割技术可精确分割肿瘤区域。某放射科AI系统通过3D U-Net架构实现脑肿瘤分割，Dice系数达到0.92，显著提升诊断效率。

四、实例分割：超越语义的个体识别

实例分割在语义分割基础上进一步区分同类目标的不同个体，需要同时完成检测和分割两个子任务。典型方法可分为自上而下和自下而上两类。

Mask R-CNN作为自上而下方法的代表，在Faster R-CNN基础上增加分割分支。其关键改进在于ROIAlign操作，通过双线性插值解决特征图与原始图像的量化误差：

def roi_align(features, rois, output_size, spatial_scale):
    # 使用torchvision.ops.roi_align实现
    return torchvision.ops.roi_align(
        features, rois, 
        output_size=output_size, 
        spatial_scale=spatial_scale, 
        sampling_ratio=2
    )

自下而上方法（如SOLO）则先分割再分组，通过位置敏感的分割掩码实现实例区分。最新SOLOv2在COCO数据集上达到40.5%的AP，推理速度达35fps。

工业检测场景中，实例分割可精确识别每个缺陷的位置和形状。某半导体厂商部署的分割系统，将晶圆缺陷检测准确率提升至99.7%，误检率降低至0.3%。

五、技术演进与工程实践建议

四大任务的技术发展呈现明显融合趋势：检测器引入分割头实现实例分割，语义分割借鉴检测器的锚框机制。对于开发者，建议：

1. 数据准备：采用mosaic数据增强提升小目标检测能力，使用Copy-Paste技术增加样本多样性
2. 模型选择：根据场景需求平衡精度与速度，移动端推荐MobileNetV3+SSDLite，云端部署可选用Swin Transformer
3. 部署优化：使用TensorRT加速推理，量化感知训练将模型体积压缩4倍，INT8精度下精度损失<1%
4. 持续迭代：建立自动化评估体系，监控mAP、FPS、内存占用等关键指标，结合A/B测试优化模型

某物流公司通过整合检测与分割技术，实现了包裹尺寸测量与异常检测一体化系统，单仓处理效率提升300%，年节约成本超千万元。这充分证明，深入理解并灵活应用这些视觉技术，能够为企业创造显著价值。