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一、图像分割和目标检测哪个难
目标检测要难一点。目标检测是图像中的目标检测涉及识别各种子图像并且围绕每个识别的子图像周围绘制一个边界框,与图像分割相比,这个问题要复杂一点。
二、自然语言处理和图像处理哪个更容易发文章
差不多,如果发一般文章,这两个都是热点,都很容易发。如果发高水平的,都要跑很多数据集,达到stateoftheart的水平,难度都挺大的。但就国内评价体系来说,图像处理的占了不少便宜,有些自然语言的很高级别的会议或期刊（如ACL）都进不了CCF的A类,而图像处理中有些比较垃圾的可能也在CCF的C类里面。B和C类里面,一般自然语言处理的要比图像处理的牛一些。
三、自然语言处理和图像处理哪个更容易发文章
差不多,如果发一般文章,这两个都是热点,都很容易发。如果发高水平的,都要跑很多数据集,达到stateoftheart的水平,难度都挺大的。但就国内评价体系来说,图像处理的占了不少便宜,有些自然语言的很高级别的会议或期刊（如ACL）都进不了CCF的A类,而图像处理中有些比较垃圾的可能也在CCF的C类里面。B和C类里面,一般自然语言处理的要比图像处理的牛一些。
四、图像识别中的识别和检测和分割和跟踪之间的区别和联系
参考资料: 干货 目标检测入门,看这篇就够了（已更完）
目标识别 :对整张图片中的多个目标进行分类,将图片信息结构化为类别信息。例如在动物识别中,如果一张图片中有多只猫和多只鸟,则会被分类为猫和鸟的多类别。
目标检测 :在目标识别的基础上,不但要知道每个目标是属于哪一类,还要知道在图像中的位置,即边框的坐标。而且图中的目标通常也比目标识别中的多
目标分割 :目标分割是对目标进行像素级的目标检测,即不是用边框将目标框起来,而是需要知道哪个像素是不是属于目标的一部分。目标分割又分为语义分割和实例分割。
语义分割 是指只需要知道分割出来的目标属于哪一类。例如在动物目标分割中,如果一张图片中有多只猫,则在进行目标分割后,只需要将它们分类为鸟即可。
实例分割 是指需要知道分割出来的目标属于哪一个实例。例如在动物目标分割中,如果一张图片中有多只猫,则在进行目标分割后,需要将它们分别识别为猫1,猫2,猫3等等
目标跟踪:在视频流中,通过利用时序信息,不但要检测出目标,还要在后续的视频帧里连续检测出目标,而且还要适应目标的尺度变化
2. 目标识别和目标检测和目标分割和目标跟踪 之间的联系
① 目标识别是目标检测的基础
② 目标分割是像素级的目标检测
③ 目标检测是目标跟踪的基础
3. 目标识别和目标检测和目标分割和目标跟踪 之间的区别
① 目标识别关注 cLeverschOol.com的是整张图片的整体信息,而目标检测则是只关注 cLeverschOol.com图片中特定的目标。例如行人检测中,只关注 cLeverschOol.com行人,不关注 cLeverschOol.com其他的物体
② 目标分割是像素级的,而目标检测则不是
③ 目标跟踪应用的场景是视频流,而其他的不是。
此文点评:上述文章是一篇关于论文学术不端检测的知识点,可作为检测相关的解惑。