Начало работы с Семантической Сегментацией Используя глубокое обучение

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 автомобилем

  • Промышленный контроль

  • Классификация ландшафта, видимого в спутниковых снимках

  • Медицинский анализ обработки изображений

Обучите сеть Семантической Сегментации

Шаги для того, чтобы обучить сеть семантической сегментации следующие:

1. Анализируйте обучающие данные для Семантической Сегментации

2. Создайте сеть Семантической Сегментации

3. Обучите сеть Семантической Сегментации

4. Оцените и смотрите результаты Семантической Сегментации

Маркируйте Training Data for Semantic Segmentation

Большие наборы данных включают более быстрое и более точное отображение с конкретным входом (или введите аспект). Используя данные увеличение обеспечивает средние значения усиления ограниченных наборов данных для обучения. Незначительные изменения, такие как перевод, обрезка или преобразование изображения обеспечивают новые отличные и уникальные изображения. Смотрите Изображения Приращения для Рабочих процессов Глубокого обучения Используя Image Processing Toolbox (Deep Learning Toolbox)

Можно использовать приложение Image Labeler, чтобы интерактивно помечать пиксели и экспортировать данные о метке для обучения. Приложение может также использоваться, чтобы пометить прямоугольные видимые области (ROIs) и метки сцены для классификации изображений.

Смотрите также

Приложения

Функции

Объекты

Связанные примеры

Больше о

Документация Computer Vision Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте