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セマンティック セグメンテーションとは何ですか? また、どのように役立ちますか?

セマンティック セグメンテーションは、画像ピクセルを事前定義されたクラスに分類するディープ ラーニング手法です。 目標は、画像内のすべてのピクセルにラベルを割り当てて、画像内のオブジェクトとその境界を区別できるようにすることです。 これは、自律走行車、医療用画像、衛星画像解析など、さまざまなアプリケーションで役立ちます。 自動運転車では、セマンティック セグメンテーションを使用して、道路の境界、交通標識、歩行者を識別できます。 医用画像では、医用スキャンで腫瘍やその他の重要な構造をセグメント化するために使用できます。 このアプローチでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して画像を分析し、オブジェクトとその境界を定義するセグメンテーション マップを生成します。 出力は、各ピクセルがラベル付けされたセグメント化された画像であり、画像内のオブジェクトとそれらの関係を明確に理解しています。

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https://www.technologyhq.org/semantic-segmentation-what-is-it-and-how-does-it-help/

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