Сегментация важна для задач анализа изображения. Semantic segmentation описывает процесс соединения каждого пикселя изображения с меткой класса, (такой как цветок, человек, дорога, небо, океан или автомобиль).
Приложения для семантической сегментации включают:
Автономное управление
Промышленный контроль
Классификация ландшафта, видимого в спутниковых снимках
Медицинский анализ обработки изображений
Шаги для того, чтобы обучить семантическую сеть сегментации следующие:
1. Анализируйте данные тренировки для семантической сегментации
2. Создайте семантическую сеть сегментации
3. Обучите семантическую сеть сегментации
4. Оцените и осмотрите результаты семантической сегментации
5. Импортируйте пиксель маркированный набор данных для семантической сегментации
Можно использовать приложение Image Labeler, чтобы в интерактивном режиме маркировать пиксели и экспортировать данные о метке для обучения. Приложение может также использоваться, чтобы маркировать прямоугольные видимые области (КОРОЛИ) и метки сцены для классификации изображений.
evaluateSemanticSegmentation | fcnLayers | pixelLabelDatastore | segnetLayers | semanticSegmentationMetrics | semanticseg