[CLS 02 · 从类别到区域与掩码](/course/notebooks/f9ab632ba16b4f2084669791cba6ba85.html)

# 下面用一个小型教学网格表示两只杯子与一本书，独立于上方照片的人工轮廓
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主线阅读与优先实验

同图四输出、共享计算、FCN、RoIAlign、信息碰撞与SAM接口

下面用一个小型教学网格表示两只杯子与一本书，独立于上方照片的人工轮廓。`0` 是背景，`1/2` 是杯一/杯二，`3` 是书。两只杯子在中间相接；实例图仍保留两个身份。

把实例 1 与 2 都映射为类别“杯子”后，语义图保留杯子整体区域，丢掉二者的身份差别。框则只记录每个实例出现的最小矩形范围，不保存矩形内部哪些格子为空。

**先预测：** 如果两个杯子的语义区域连在一起，仅凭语义图能唯一确定原来的分界吗？运行下格，比较 `instance`、`semantic` 和 `boxes`，再改变一个格子。静态读者可直接用这一解释：类别映射是多对一；两个不同实例图可以得到同一语义图。