SegmentaciónSemántica
这是一把锋利的刀
LaSegmentaciónSemánticaES联合国Algoritmo de Dee Deaute学习Que Asocia Una etiqueta ocomporíaa cadapíxelthinee en una imageen。Se Utiliza段重新扫描联盟Conjunto depíxelesque conforman distintascategorías。Por Ejeallo，UNVINGOODECONDUCCIONONAutónomaNecesitaIdendificarveanículos，Peatones，SeñalesdeTráfico，Aceras Y Otros Elementos de La Carretera。
LaSegmentaciónSemánticaSeuterizaen Numerosas Aplicaciones，Como LaConducciónAutónoma，LaferacióndeMágenesMédicasMédiocción工业。
在分类中，所有的分类都是独立的。例如，图1中所示的人物形象，是指在不同类别的图像片段中，以不同的形式呈现的人物形象。
图1:imagen y píxeles etiquette。
LaSegmentaciónSemánticano se limita是独奏DOSCategorías。es Posible Modififar ElNúmerodeComoríasAllyAnta·德拉·图ejeallo，esta misma imagen sepodríasemmentar en cuatro clases：persona，cielo，Agua Y Fondo。
是否在检测目标的过程中存在分段差异？
segmentación semántica puede ser una útil alternative a La detección de objetos，你允许你的反对interés是不同的áreas从另一个角度看píxel。在técnica发现一个不规则形式的物体，与detección的物体相反，在一个边界框中发现一个物体(图2)。
图2:detección de objetos con cuadros delimitadores para identificobjetos。
Cómo se utiliza la segmentación semántica？
我们可以用segmentación semántica的礼仪来描述píxeles的形象，也可以用más的确切形式来描述detección的反对。为了得到segmentación semántica的结果útil对不同的工业应用的要求是imágenes的精度，所以:
- 康杜奇翁酒店：车辆的可通过性车辆，包括道路、道路、停车场、停车场和停车场。
- Inspección工业公司:检测材料上的缺陷，请参见inspección。
- 伊马根斯卫星总公司: para identificar montañas, ríos, desiertos y otros elementos del ter雷诺。
- Generación de imágenes médicas: para analyze y detectar anomalías cancerosas en las células。
- 视觉robotica: para identificy y explorobject y áreas del ter雷诺。
图3:segmentación semántica de una imagen satélite多光谱。
Ejempo:Aplicación de conducción autónoma
在图4中，我们可以看到一个真实的世界，segmentación semántica，我们可以看到conducción autónoma。Las imágenes de la carreltera se segmentan automáticamente de los otros vehículos。我希望大家都能去我们的博物馆cómo希望大家都能去。
图4:segmentación semántica para una aplicación de conducción autónoma。
Entendiendo la arquitectura
我们习惯性地使用分段式结构，包括红色的分段结构，而不是红色的分段结构红色神经元convolucional(CNN)。En la Figura 5 se muestra una arquitectura típica de CNN。
CNN将图像分类为预先定义的类别。
Figura 5：estructuratípicade Una CNN。
在复杂的图像处理过程中，我们可以通过CNN的反向实施来实现对现实的分类。空间尺度分析过程（上采样）实现了空间尺度分析还原过程（下采样）中的空间尺度分析过程。波尔蒂莫说，这是一种利用化石资源的方法，它是一种化石混凝土。这是一个完整的法典化或非法典化体系，是一个完整的体系结构。
图6:CNN在cada capa和luego reduciendo la dimensisón espacial de la imagen mediante una capa Pool（verde）中的应用功能关系。这是一个非常好的方法，可以用红色来表示不同的矢量。在未冷却的容器（naranja）中，对容器进行初步诊断的结果。
PASO 1:“你的礼仪就是你的礼仪。”
深度学习的模式是在大教堂的基础上进行的，这是一种不可超越的学习模式。互联网上的操作说明。这是一个很好的例子，是MATLAB的图像标签。这是一种红色的水。
图7:MATLAB的应用程序图像标签显示了permite etiquetar imágenes与segmentación semántica的关系。
Más información
PASO 2:Crear联合国数据存储库中的原始基因和其他基因。
这是一个不可能成为记忆中的信息载体的方法。datos大教堂，puede utilizar联合国数据存储，almacén de datos。联合国的数据存储库包含了一个共同参与方的档案库，其中包括一个单独的档案库。
Para crear una red SegNet，necesita dos数据存储：
- ImageDatastore这是我的原创作品。
- 像素标签数据库，这是我们的礼仪。
PASO 3: Dividir los datastore。
Cuando cree是一家红色SegNet，deberádividir el Data Store位于dos partes：
- 这条线的连接，用红色的线
- 对红色的联系进行评估
图8:我们的电话号码为píxeles (derecha)。
PASO 4：输入CNN和修改SegNet中的转换器。
我们有一个红色的前言，可以用VGG16，可以用网络层，可以用代码或解码的必要的礼仪，可以用píxel。
图9:MATLAB中código的sola línea de código的网络架构。
PASO 5: Entrenar y evaluate la red。
EsteúltimoPaso是Zhimer LosHiperparámetrosde la Red Y Entrenarla。
Cómo obtener más información sobre la segmentación semántica
视频
- VisiónEverlyde laSegmentaciónsemántica（7:56）
- 深度学习:Segmentación Semántica y Despliegue(47:09)——网络研讨会
- Segmentación de imágenes 3D de tumor cerebrales con deep learning(14)
包括y procedimientos
Referencia de软件
- Conceptosbásicosde lasegmentaciónsemántica——Documentacion
- redes neuralales accolucionales——Documentacion
- 图像标签应用程序——Documentacion
