Semantiese segmentering is 'n diep leertegniek wat beeldpixels in vooraf gedefinieerde klasse kategoriseer. Die doel is om 'n etiket aan elke pixel in 'n prent toe te ken, wat voorsiening maak vir die differensiasie van voorwerpe en hul grense in die prent. Dit is nuttig in verskeie toepassings, soos outonome voertuie, mediese beeldvorming en satellietbeeldontleding. In outonome voertuie kan semantiese segmentering gebruik word om padgrense, verkeerstekens en voetgangers te identifiseer. In mediese beeldvorming kan dit gebruik word om gewasse en ander belangrike strukture in mediese skanderings te segmenteer. Die benadering gebruik konvolusionele neurale netwerke (CNN's) om 'n beeld te ontleed en 'n segmenteringskaart te produseer wat die voorwerpe en hul grense definieer. Die uitset is 'n gesegmenteerde beeld waar elke pixel gemerk is, wat die voorwerpe en hul verhoudings binne die beeld duidelik verstaan.
Lees die volledige artikel hier:
https://www.technologyhq.org/semantic-segmentation-what-is-it-and-how-does-it-help/
