Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que la segmentation sémantique utilisée pour?
- Comment un CNN peut être utilisé pour faire une segmentation sémantique?
- Quel modèle est utilisé pour la segmentation sémantique?
- Comment la segmentation sémantique est-elle mise en œuvre?
Qu'est-ce que la segmentation sémantique utilisée pour?
La segmentation sémantique est un algorithme d'apprentissage en profondeur qui associe une étiquette ou une catégorie à chaque pixel d'une image. Il est utilisé pour reconnaître une collection de pixels qui forment des catégories distinctes.
Comment un CNN peut être utilisé pour faire une segmentation sémantique?
R-CNN (régions avec fonction CNN) est un travail représentatif pour les méthodes basées sur la région. Il effectue la segmentation sémantique en fonction des résultats de détection d'objet. Pour être spécifique, R-CNN utilise d'abord la recherche sélective pour extraire une grande quantité de propositions d'objets, puis calcule les fonctionnalités CNN pour chacun d'eux.
Quel modèle est utilisé pour la segmentation sémantique?
Réseau entièrement convolutionnel (FCN)
FCN est un algorithme populaire pour faire une segmentation sémantique. Ce modèle utilise divers blocs de convolution et de couches de piscine maximales pour décompresser d'abord une image au 1/32 de sa taille d'origine. Il fait alors une prédiction de classe à ce niveau de granularité.
Comment la segmentation sémantique est-elle mise en œuvre?
Afin d'effectuer une segmentation sémantique, une compréhension de niveau supérieur de l'image est requise. L'algorithme doit déterminer les objets présents ainsi que les pixels qui correspondent à l'objet. La segmentation sémantique est l'une des tâches essentielles pour une compréhension complète des scènes.
