入门语义分割使用Deep学习
分割是图像分析任务至关重要。语义分割描述了一种图像的每个像素与一个类别标签相关联的过程中，（如花，人，路，天空，海洋， 要么汽车）。
对于语义分割的应用包括：
自动驾驶
工业检测
地形分类在卫星图像可见
医学影像分析
培养出语义分割网络
对于训练语义分割网络的步骤如下：
2。创建语义分割网络
标签的训练数据的语义分割
大型数据集启用更快，更准确映射到一个特定的输入（或输入方式）。使用数据扩张提供了利用数据集限定为训练的手段。小的变化，如平移，裁剪，或变换的图像提供了新的不同的和独特的图像。看到深学习流程中使用图像处理工具箱增加图片（深学习工具箱）
您可以使用图片标注应用交互式标签像素和导出标签数据进行训练。该应用程序还可以用来标记感兴趣的（投资回报）和场景标签图像分类矩形区域。
也可以看看
应用
职能
evaluateSemanticSegmentation|fcnLayers|pixelLabelDatastore|segnetLayers|semanticSegmentationMetrics|semanticseg|unet3dLayers|unetLayers
对象
相关的例子
更多关于
- 深度学习在MATLAB（深学习工具箱）
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