语义分割标注是计算机视觉领域中一种高精度的图像标注方式，其核心在于对图像中的每一个像素赋予明确的语义类别标签，从而实现对场景内容的像素级理解。与目标检测仅通过边界框定位物体不同，语义分割能够精确描绘物体的轮廓、形状及空间分布，为人工智能系统提供更细粒度的环境感知能力。作为训练深度学习模型的重要数据基础，语义分割标注在自动驾驶、医疗影像分析、遥感测绘、工业质检等多个高要求场景中发挥着不可替代的作用，已成为推动视觉智能从“识别”迈向“理解”的关键支撑。

语义分割标注主要分为标准语义分割、实例分割和全景分割三大类。标准语义分割将图像中所有属于同一类别的像素归为一类，不区分个体，适用于道路识别、土地利用分类等任务；实例分割则在语义基础上进一步区分同类对象的不同实例，如分别标注多辆汽车或多个行人，广泛应用于需要个体追踪的场景；全景分割融合前两者优势，对图像中每个像素同时分配语义类别和实例ID，实现全局统一解析。不同类型标注需匹配具体应用需求，其标注策略、工具选择与质量标准亦有所不同，直接影响后续模型的功能边界与性能表现。

信息来源：网易伏羲