exponenta event banner

Семантическая сегментация

Сегментация семантического изображения

Семантическая сегментация связывает каждый пиксель изображения с меткой класса, такой как цветок, человек, дорога, небо или автомобиль. Используйте приложения Image Labeler и Video Labeler для интерактивной маркировки пикселей и экспорта данных метки для обучения нейронной сети.

Input image of a seascape, then a series of cubes representing a deep learning network and a semantic segmented output image of the input.

Приложения

Маркировщик изображенийИзображения наклеек для приложений компьютерного зрения
Этикетировщик видеоНаклейка видео для приложений компьютерного зрения

Функции

развернуть все

combineОбъединение данных из нескольких хранилищ данных
countEachLabelКоличество вхождений меток пикселов или полей
groundTruthДанные метки истинности земли
imageDatastoreХранилище данных для данных изображения
pixelLabelImageDatastoreХранилище данных для семантических сетей сегментации
pixelLabelDatastoreХранилище данных для данных пиксельной метки
pixelLabelTrainingDataСоздание обучающих данных для семантической сегментации от наземной истины
balancePixelLabelsБалансировка пиксельных меток путем избыточной дискретизации расположения блоков на больших изображениях
imwarpПрименение геометрического преобразования к изображению
imcropИзображение обрезки
imresizeИзменить размер изображения
transformПреобразовать хранилище данных
randomAffine2dСоздайте рандомизированное 2-е аффинное преобразование
randomWindow2dСлучайный выбор прямоугольной области на изображении
centerCropWindow2dСоздание прямоугольного центрального окна обрезки
deeplabv3plusLayersСоздание сверточной нейронной сети DeepLab v3 + для сегментации семантического изображения
dicePixelClassificationLayerСоздание слоя классификации пикселей с использованием обобщенной потери кости для семантической сегментации
fcnLayersСоздание полностью сверточных сетевых уровней для семантической сегментации
pixelClassificationLayerСоздание слоя классификации пикселей для семантической сегментации
segnetLayersСоздание слоев SegNet для семантической сегментации
unetLayersСоздание уровней U-Net для семантической сегментации
unet3dLayersСоздайте 3D слои U-Net для семантической сегментации объемных изображений
focalCrossEntropyВычислить фокальные потери перекрестной энтропии
semanticsegСегментация семантического изображения с использованием глубокого обучения
labeloverlayНаложение областей матрицы меток на 2-D изображение
labelvolshowПоказать помеченный объем
insertObjectMask Вставка масок в изображение или видеопоток
evaluateSemanticSegmentationОценка набора данных семантической сегментации на основе истинной информации
bfscoreОценка соответствия контуров для сегментации изображения
diceКоэффициент подобия Сёренсена-Диса для сегментации изображения
generalizedDiceОбобщенный коэффициент подобия Сёренсена-Диса для сегментации изображения
jaccardКоэффициент подобия Jaccard для сегментации изображения
segmentationConfusionMatrixМатрица путаницы многоклассной сегментации изображения на уровне пикселей
semanticSegmentationMetricsПоказатели качества семантической сегментации

Темы

Начало работы

Пикселы метки для семантической сегментации

Маркировка пикселей для обучения сети семантической сегментации с помощью приложения для маркировки.

Как приложения Labeler хранят экспортированные пиксельные метки

Узнайте, как приложения для маркировки хранят данные пиксельной метки.

Выберите функцию для визуализации обнаруженных объектов

Сравнение функций визуализации.

Начало работы с семантической сегментацией с помощью глубокого обучения

Сегментация объектов по классам с использованием глубокого обучения

Начало работы с облаками точек с помощью глубокого обучения

Узнайте, как использовать облака точек для глубокого обучения.

Создание учебных данных для семантической сегментации

Хранилища данных для глубокого обучения (набор инструментов для глубокого обучения)

Узнайте, как использовать хранилища данных в приложениях для глубокого обучения.

Учебные данные для обнаружения объектов и семантической сегментации

Создайте обучающие данные для обнаружения объектов или семантической сегментации с помощью средства маркировки изображений или средства маркировки видео.

Характерные примеры