目标检测与图像分割：协同分析图像信息

1. 背景介绍

1.1 计算机视觉领域的重要任务

目标检测和图像分割是计算机视觉领域中两个至关重要的任务，它们在许多应用场景中扮演着关键角色，例如自动驾驶、医疗影像分析、机器人视觉等。目标检测旨在识别图像中特定目标的位置和类别，而图像分割则将图像分割成不同的区域，每个区域代表一个特定的对象或部分。

1.2 从粗粒度到细粒度的图像理解

目标检测提供了一种粗粒度的图像理解方式，它能够告诉我们图像中存在哪些目标以及它们的位置。而图像分割则更进一步，提供了细粒度的图像理解，它能够将图像中的每个像素分配给特定的目标或类别。

1.3 协同分析的必要性

目标检测和图像分割的任务目标不同，但它们之间存在着密切的联系。目标检测可以为图像分割提供目标候选区域，而图像分割可以提供更精确的目标边界信息，从而提高目标检测的精度。因此，协同分析目标检测和图像分割的结果可以更全面地理解图像信息。

2. 核心概念与联系

2.1 目标检测

2.1.1 目标定位

目标定位是指确定目标在图像中的位置，通常用边界框（bounding box）来表示。边界框是一个矩形区域，它包含了目标的全部或大