目标检测：给你一张只有一条狗的图片，输入训练好的模型中（假设模型包含了所有类型的狗），不管狗出现在图片中的哪个位置，它都能被检测为狗；给你一张有两条狗的图片，输入网络，会生成两个bbox，均被检测为狗，无法进行个体的区分。
语义分割：对所有像素进行分类，图片中只要出现狗，都会被分为一类，同样无法进行个体的区分。
实例分割：在所有不同类的狗的像素都被分类为狗的基础上，对不同类的狗进行目标定位，再给上狗1和狗2的标签，这就是实例分割。
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