标准语义分割是指为每个像素分类，得到它的所属类;使用标准的PASCAL VOC IoU（intersection-over-union）得分来评估预测结果与真实场景之间的匹配准确度，
算法能够对图像中的每一个像素点进行准确的类别预测.
实例分割，是语义分割的子类型，同时对每个目标进行定位和语义分割，每个目标即为实例，该任务最终以每个实例的分割准确度进行评估.
两者的区分在于:
在对某些类别目标进行像素级的分类基础上，实例分割还需要进行不同实例间的区分，例如需要区分图像中的车辆和行人，还要将车辆中不同的汽车进行区分和标注。