Семантическая сегментация

Семантическая сегментация изображений

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

Image LabelerМаркируйте изображения для приложений компьютерного зрения
Video LabelerМаркируйте видео для приложений компьютерного зрения

Функции

расширить все

combineОбъедините данные из нескольких хранилищ данных
countEachLabelКоличество вхождений меток пикселей или коробок
groundTruthОсновные истины
imageDatastoreDatastore для данных изображений
pixelLabelImageDatastoreDatastore для семантических сетей сегментации
pixelLabelDatastoreDatastore для данных о пиксельных метках
pixelLabelTrainingDataСоздайте обучающие данные для семантической сегментации из основной истины
balancePixelLabelsБалансировка меток пикселей путем избыточной дискретизации местоположений блоков на больших изображениях
imwarpПрименить геометрическое преобразование к изображению
imcropОбрезка изображения
imresizeИзменение размера изображения
transformПреобразуйте datastore
randomAffine2dСоздайте рандомизированное 2-D аффинное преобразование
randomWindow2dСлучайным образом выберите прямоугольную область на изображении
centerCropWindow2dСоздайте прямоугольное центральное окно обрезки
deeplabv3plusLayersСоздайте сверточную нейронную сеть DeepLab v3 + для сегментации семантических изображений
dicePixelClassificationLayerСоздайте слой классификации пикселей, используя обобщённый Dice Loss для семантической сегментации
fcnLayersСоздайте полностью сверточные слои сети для семантической сегментации
pixelClassificationLayerСоздайте слой классификации пикселей для семантической сегментации
segnetLayersСоздайте слои SegNet для семантической сегментации
unetLayersСоздайте слои U-Net для семантической сегментации
unet3dLayersСоздайте 3-D слои U-Net для семантической сегментации объемных изображений
focalCrossEntropyВычислите фокусные потери перекрестной энтропии
semanticsegСемантическая сегментация изображений с помощью глубокого обучения
labeloverlayМетка наложения матрицы области на 2-D изображении
labelvolshowОтобразите маркированный объем
insertObjectMask Вставка масок в изображение или видеопоток
evaluateSemanticSegmentationОцените набор данных семантической сегментации относительно основной истины
bfscoreСчет соответствия контура 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 неточностей сегментации изображений на уровне пикселей мультиклассов
semanticSegmentationMetricsМетрики качества семантической сегментации

Темы

Запуск

Маркируйте пиксели для семантической сегментации

Метка пиксели для настройки семантической сети сегментации с помощью приложения для маркировки.

Как приложения Labeler хранят экспортированные пиксельные метки

Узнайте, как приложения для маркировки хранят данные о пиксельных метках.

Выберите функцию для визуализации обнаруженных объектов

Сравните функции визуализации.

Начало работы с семантической сегментацией с использованием глубокого обучения

Сегментируйте объекты по классам, используя глубокое обучение

Начало работы с облаками точек с помощью глубокого обучения

Осмыслите, как использовать облака точек для глубокого обучения.

Создайте обучающие данные для семантической сегментации

Datastores для глубокого обучения (Deep Learning Toolbox)

Узнайте, как использовать хранилища данных в применениях глубокого обучения.

Обучающие данные для обнаружения объектов и семантической сегментации

Создайте обучающие данные для обнаружения объектов или семантической сегментации с помощью Image Labeler или Video Labeler.

Рекомендуемые примеры

Semantic Segmentation Using Dilated Convolutions

Семантическая сегментация с использованием расширенных сверток

Семантическая сегментация с использованием расширенных сверток.

Открыть Live Script
Semantic Segmentation of Multispectral Images Using Deep Learning

Семантическая сегментация мультиспектральных изображений с использованием глубокого обучения

Выполните семантическую сегментацию мультиспектрального изображения с семью каналами, используя U-Net.

Открыть Live Script
3-D Brain Tumor Segmentation Using Deep Learning

3-D сегментацию опухоли мозга с помощью глубокого обучения

Обучите 3-D нейронную сеть U-Net и выполните семантическую сегментацию опухолей головного мозга из 3-D медицинских изображений.

Открыть Live Script
Define Custom Pixel Classification Layer with Tversky Loss

Задайте пользовательский слой классификации пикселей с потерями Тверского

Задайте пользовательский слой классификации пикселей с потерями Тверского.

Открыть Live Script
Generate Image from Segmentation Map Using Deep Learning

Сгенерируйте изображение из карты сегментации используя глубокое обучение

Сгенерируйте синтетическое изображение сцены из семантической карты сегментации.

Открыть Live Script
Create Simple Semantic Segmentation Network in Deep Network Designer

Создайте простую сеть семантической сегментации в Deep Network Designer

Создайте и обучите простую сеть семантической сегментации с помощью Deep Network Designer.

Открыть Live Script
Explore Semantic Segmentation Network Using Grad-CAM

Исследуйте сеть семантической сегментации с помощью Grad-CAM

Исследуйте предсказания сети семантической сегментации с помощью Grad-CAM.

Открыть Live Script

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте