¿Cuál es la diferencia entre segmentación semántica, segmentación de instancias y detección de objetos?

Estas tres tareas están relacionadas con el análisis de imágenes, pero tienen diferentes objetivos y niveles de detalle:

• Detección de objetos (Object Detection): Identifica y localiza objetos en la imagen, generalmente mediante rectángulos delimitadores (bounding boxes). Por ejemplo, encontrar todos los coches en una foto y marcarlos con cuadros.

• Segmentación semántica (Semantic Segmentation): Clasifica cada píxel de la imagen, asignándole una etiqueta de clase (por ejemplo, carretera, coche, persona), pero no distingue objetos individuales del mismo tipo. Todos los píxeles de los coches serán etiquetados igual, sin separar instancias.

• Segmentación de instancias (Instance Segmentation): Combina detección y segmentación semántica — no solo clasifica los píxeles, sino que también separa objetos del mismo tipo en instancias distintas. Por ejemplo, en una imagen con varios coches, cada coche será segmentado como un objeto separado con su propia máscara.

De esta forma, la detección proporciona cuadros delimitadores, la segmentación semántica máscaras por clases sin separar objetos, y la segmentación de instancias máscaras con separación de objetos del mismo tipo.