找到同一画面中的不同类型目标区域。和其他问题的区别：实例分割：同一类型目标要分出来具体实例（谁是谁）目标检测：标出来外包围矩形。

YOLO的检测中使用了𝑠^2个框，每个框的bounding box个数为𝐵，分类器可以识别出𝐶种不同的物体，那么整个ground truth(即YOLO输出的参数量)的长度为𝑆 × 𝑆 × (𝐵 × 5 + 𝐶)目标检测是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，并且物体还可以是多个类别。在

风格迁移——如果你是一位摄影爱好者，也许接触过滤镜。它能改变照片的颜色样式，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤镜通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的样式，经常需要尝试大量不同的组合，其复杂程度不亚于模型调参。而风格迁移，可以自动将某图像中的样式应用在另一图像之上。

风格迁移——如果你是一位摄影爱好者，也许接触过滤镜。它能改变照片的颜色样式，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤镜通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的样式，经常需要尝试大量不同的组合，其复杂程度不亚于模型调参。而风格迁移，可以自动将某图像中的样式应用在另一图像之上。