Instantssegmenteerimine (instance segmentation) on masinnägemise võte, mis tuvastab pildil iga üksiku objekti ja piirab selle pikslite täpsusega. Erinevalt semantilisest segmenteerimisest eristab see ka sama klassi objekte: kolm inimest saavad kolm eraldi maski, mitte ühte ühist ala. Seda kasutatakse näiteks kvaliteedikontrollis, meditsiinilises kuvamises, robootikas või toodete loendamisel riiulil.
Semantiline segmenteerimine määrab pildi igale üksikule pikslile klassi, näiteks tee, sõiduk, inimene või taevas. Tulemuseks on omamoodi värvikodeeritud kaart pildi sisust. Erinevalt eksemplarisegmenteerimisest ei eristata sama tüüpi objekte: kolme autot käsitletakse koos kui „autot“. Seda kasutatakse näiteks isejuhtivates sõidukites, meditsiinilises kujutises koe piiritlemiseks ning õhu- ja satelliidipiltide analüüsis.
Masinnägemine on TI valdkond, kus arvutid tõlgendavad pilte ja videot. Tüüpilised ülesanded on objektide tuvastamine ja asukoha määramine, piltidel oleva teksti lugemine ja detailide mõõtmine. Tehnoloogiat kasutatakse näiteks tootmise kvaliteedikontrollis, juhiabisüsteemides, logistikas ja meditsiinilises kuvamises.
Pildituvastus on masinnägemise valdkond, kus tarkvara tuvastab, mida pilt kujutab – objekte, inimesi, teksti, logosid või stseene. Tavaliselt põhineb see närvivõrkudel, mida on treenitud suurel hulgal märgendatud piltidel. Rakendused ulatuvad tootmise kvaliteedikontrollist ja tootefotode sorteerimisest kuni meditsiinilise kuvamise toetamiseni. Inimesi kujutavate piltide puhul nõuavad andmekaitse ja võimalik kallutatus erilist tähelepanu.
Kehaasendi hindamine (pose estimation) on arvutinägemise tehnika, mis määrab piltidel või videos inimeste kehaasendi või objektide asukoha ja suuna. Tavaliselt tuvastab mudel võtmepunktid, nagu õlad, küünarnukid ja põlved, ning ühendab need skeletiks. Seda kasutatakse näiteks treeninguid kontrollivates fitnessirakendustes, töökoha ergonoomika analüüsis, spordianalüütikas ja robootikas.
