影像分割 是什麼？
Image Segmentation — 影像分割 的完整解釋
影像分割是一種電腦視覺技術，將影像劃分為多個區域或物件，以便分析或理解影像內容，常用於醫學影像分析、自動駕駛等。
容易混淆
影像分割 vs 物件偵測 偵測通常只畫框 分割會畫出像素級邊界 最關鍵的區別是粗略定位，還是精準輪廓
影像分割 vs 圖像分類 分類只給整張圖貼標籤 分割要把每個區域標清楚 最關鍵的區別是整體判斷，還是像素標註
記住這句就好
把輪廓一像素一像素畫出來。
實際案例
醫學影像 腫瘤、器官或病灶常需要影像分割，因為醫師在乎的是邊界，不只是有沒有。
道路和車道 自動駕駛要知道可行駛區域和車道邊界，影像分割比單純偵測更細。
算法與應用
U 型網路和 Mask R-CNN 都是很常見的分割模型。 評估時常看 Dice 系數或 IoU，重點是預測區域和真實區域重疊得多不多。
情境判斷
Q1： 你只要知道這是什麼物體，還需要分割嗎？ → 不一定，分類或偵測可能就夠了。
Q2： 你要描出腫瘤邊界，會選什麼任務？ → 影像分割，因為你在意的是像素級輪廓。
相關術語
常見問題
Dice 系數是什麼？
它是在看分割結果和真實標註重疊得多不多。
U-Net 為什麼常被提到？
因為它在醫療影像分割很常用，結構也很經典。
怎麼選分割方法？
要看影像型態、精度需求和算力限制。