標題這不是一個專有名詞。

在電腦視覺的領域中有幾個有名的問題：

  1. 影像辨識（Image recognition）
  2. 物件辨識（Object detection）
  3. 語意分割（Semantic segmentation）

影像辨識是給一張影像，希望模型可以辨識出當中的東西是什麼。輸入模型的會是影像向量，輸出的會是類別向量。

物件辨識給的同樣是一張影像，除了需要辨識出當中的物件以外，還要給出這個物體所在的位置，輸出的除了類別向量以外，還有座標。

語意分割可能無法一眼看出當中的含意，對一個句子來說，詞本身帶有一些含意，對比到影像上，句子就是影像，而詞意就是影像中的物體。語意分割是給一張影像，需要將影像中的物件切割出來，所以必須對每個像素做分類。

三者是各自不同的任務。

不同的任務有些共通性，這些共通性讓他們可能都可以適用 CNN 的架構。不過這麼說還是太過粗糙了。

對於影像辨識來說，一般性架構會是有 convolution layer 為主的 feature extractor，接著會是以 fully-connected layer 為主的 classifier。在不同階段有不同的目的，在輸入影像之後要先對影像進一步抽取特徵，有了足夠的特徵之後才進行分類。

語意分割也有類似的架構，在前面會有 convolution layer 為主的 feature extractor，但是為了將每個樣素做分類，必須對每一個像素做預測，預測像素的類別。在後半的部份，有人提出了 Fully convolution network，試圖做像素的類別預測。

像素的類別預測這件事從另一個角度切入，會很像是一種生成的過程。也就是，我們在前面要將影像的特徵萃取出來，是一種將資訊壓縮的過程，在後半我們希望將壓縮的資訊還原到某種程度，我們需要產生器（generator）。

SegNet [2015, University of Cambridge]

在語意分割這個問題，後來就一路發展到了 encoder-decoder 架構，我們又回到類似 autoencoder 的樣子，讓 encoder 跟 decoder 一起訓練的模型架構。在這邊 encoder 就是 feature extractor，decoder 就是一種 generator。