Howtosignalprocessing
- O que é segmentação semântica usada para?
- Como uma CNN pode ser usada para fazer segmentação semântica?
- Qual modelo é usado para segmentação semântica?
- Como a segmentação semântica é implementada?
O que é segmentação semântica usada para?
A segmentação semântica é um algoritmo de aprendizado profundo que associa uma etiqueta ou categoria a cada pixel em uma imagem. É usado para reconhecer uma coleção de pixels que formam categorias distintas.
Como uma CNN pode ser usada para fazer segmentação semântica?
R-CNN (regiões com recurso CNN) é um trabalho representativo para os métodos baseados na região. Ele executa a segmentação semântica com base nos resultados da detecção de objetos. Para ser específico, a R-CNN primeiro utiliza pesquisa seletiva para extrair uma grande quantidade de propostas de objetos e depois calcula os recursos da CNN para cada um deles.
Qual modelo é usado para segmentação semântica?
Rede totalmente convolucional (FCN)
FCN é um algoritmo popular para fazer segmentação semântica. Este modelo usa vários blocos de convolução e camadas de pool máximo para primeiro descomprimir uma imagem para 1/32 de seu tamanho original. Em seguida, faz uma previsão de classe nesse nível de granularidade.
Como a segmentação semântica é implementada?
Para realizar segmentação semântica, é necessário um entendimento de nível mais alto da imagem. O algoritmo deve descobrir os objetos presentes e também os pixels que correspondem ao objeto. A segmentação semântica é uma das tarefas essenciais para o entendimento completo da cena.
