语义分割任务旨在将输入图像中的每个像素分类到特定的类别中，如道路、车辆、行人等。这一任务的难点在于需要处理复杂的背景和遮挡情况，确保在各种光照条件和天气环境下都能够准确区分不同类型的物体。输入通常是一张或多张RGB图像，输出则是对应图像的每个像素所属类别的标签图。例如，在一张图像中，道路被标记为一种颜色，车辆被标记为另一种颜色，行人则用第三种颜色表示。

深度估计任务旨在从单张图像或一系列图像中推断出每个像素或区域与摄像机的距离。难点在于需要在缺乏立体视觉的情况下恢复三维信息，特别是在远距离和纹理贫乏的场景中。输入通常是一张或多张RGB图像，输出则是一张深度图，其中每个像素的值代表该点到摄像机的距离。例如，在一张图像中，前景物体的像素值较低（表示距离较近），背景物体的像素值较高（表示距离较远）。

目标检测任务的目标是从输入图像中识别并定位特定的对象，如车辆、行人、交通标志等。难点在于需要在不同的尺度、角度和遮挡情况下准确检测目标，并区分不同类别的物体。输入通常是一张或多张RGB图像，输出则是包含每个检测到的目标的边界框及其类别标签。例如，检测到一辆汽车，输出不仅包括汽车的位置信息，还有其类别标签。目标检测需要模型具备良好的泛化能力和鲁棒性，以应对复杂多变的驾驶环境。

目标追踪任务是在连续的视频帧中跟踪特定目标的运动轨迹。这一任务的难点在于处理目标的快速移动、遮挡和外观变化等问题。输入通常是视频转换的一系列连续的图像帧，输出则是每个目标在每一帧中的位置信息。例如，对于一辆行驶中的汽车，目标追踪需要在一系列视频帧中持续跟踪它的位置变化。这要求模型不仅要具备识别目标的能力，还要能够处理目标在不同帧间的关联性，确保追踪的连贯性和准确性。