基于深度学习的图像分割，研究生论文应该怎么写，怎么找创新点，如何准备呢？ 
目标检测及识别是图像处理中从粗糙到精细的过程。它不仅需要给出图像中每个对象的类别信息，还要给出对象的具体位置信息，位置的表示可以分为对象的包围框或对象的质心。语义分割通过预测输入图像中每个像素的类别来进行类别间的划分，换言之语义分割对整幅图像进行像素点的预测，不区相同类别的不同实例。而实例分割区分了同一类别的不同实例，即实例分割在语义分割的基础上增加了区分同类不同实例的功能。图 展示了目标检测、语义分割和实例分割之间的差异。图 （a）表示目标检测的结果，算法输出的结果为包围框的坐标以及目标的类别。图 （b）表示了语义分割的结果，与目标检测不同，语义分割不需要预测目标的包围框，只需要预测每个像素点的类别，也就相当于是一个分类问题。图 （c）表示了实例分割的结果，与目标检测和语义分割不同，实例分割需要预测包围框、每个包围框中像素点的类别，其中预测包围框属于目标检测任务，预测包围框中像素点的类别属于语义分割任务，实例分割可以看做是二者任务的结合。因此实例分割可定义为同时解决了目标检测识别和语义分割问题的一种技术。
实例分割算法是图像处理领域中比较基础的一种技术。不同于目标检测识别的粗粒度描述一个实例，实例分割可以更具体的描述一个实例，如实例的轮廓。下面介绍几种实例分割算法主要的应用方向：
（1）作为其他算法的前期处理部分。实例分割算法产生的实例掩码有助于精确化一个实例的轮廓，不同于目标检测任务中的实例的矩形包围框。因此如果能使用实例分割算法的优点来研究更为具体、细节的任务，可能会改善算法的效果。
（2）智慧农业。从卫星图像中标注出农田的具体位置的任务让人类进行标注会非常耗时。另外科技的发展促使大规模农田的集中种植和监管成为可能。因此采用实例分割技术对农田进行精准的分割任务已经必不可少。
（3）医疗影像。AI 医疗影像技术的诞生可以大大减少医护人员的工作量。如超声影像和放射影像，协助医生进行相关分析。
（4）自动驾驶。近些年汽车的销量逐年增长，伴随而来的道路交通安全也越来越受人们的关注。如果能在汽车上配备行车辅助系统，将大大降低安全问题。实例分割技术可以对车辆周围的行人、车辆、交通信号灯等进行准确的分割，有助于驾驶员提前应对突发情况。