全景分割是计算机视觉领域一项至关重要的任务，其目标是将图像或视频分割成不同的物体及其各个组成部分，并为每个像素分配相应的类别标签。与传统的语义分割相比，全景分割在图像分割方面提供了一种更全面、更细致的方法。传统语义分割仅将图像划分为不同类别，而不区分物体的各个部分。
全景分割算法融合了语义分割和实例分割技术。这使得它们不仅能够区分不同的一般物体类别，还能区分这些物体的各个部分或实例。这些算法可以有效处理广泛的物体类别，包括像天空、草地和道路这类 “背景类”，以及车辆、人和建筑物等 “实体类”。它们能够精确地分割并标记每个物体的整体类别及其特定部分。
在这个快速发展的研究领域，不断有新的策略和方法被开发出来，以提高全景分割算法的准确性和效率。作为计算机视觉的关键环节，全景分割在众多领域有着广泛的应用，比如增强现实、目标识别以及深入的图像和视频分析。
总体而言，全景分割是一种全面而深入的图像分割方法。它包括将图像或视频解构为其组成物体和部分，并根据类别准确标记每个像素。这一领域仍然是活跃的研究热点，在计算机视觉领域有着众多实际应用。