Segmentazione semantica

3关起门来

因为语义是分段的?

语义分段是一种深度学习的方法，它包含一个类别或一个像素。每一个像素所占的面积与所涉及的范畴相同。我的名字是veicoli, pedoni, segnali stradali, marciapiedi e altri elementi della strada。

拉segmentazione semantica viene utilizzata在numerose applicazioni来LA GUIDA自治，L'成像MEDICALEËL'ispezione INDUSTRIALE。

每一个语义学部分都是利用深度学习来完成的。此外，这款应用的图像标签可能会出现在每一个像素中。
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Panoramica的苏拉segmentazione semantica

联合国semplice esempio迪segmentazione semantica consiste内拉separazione阿尔immagini由于CLASSI。广告esempio，内拉菲古拉1 vediamo un'immagine枝MOSTRA UNA角色在斯皮亚贾格E，A fianco，UNA versione枝MOSTRA我像素dell'immagine segmentati由于CLASSI分离：角色ësfondo。

FIGURA 1：IMMAGINEë像素etichettati。

语义范畴不限定一个类别。我们可能对每一个类别的内容都加以修改。在quattro类中:persona, cielo, acqua e sfondo。

在摩多车拉segmentazione semantica differisce DALLA rilevazione迪oggetti？

语义的分段可以用一个像素来代替。每个像素的意思都是相同的。在modo pulito gli oggetti di forma irregolare，一个不同的della rilevazione di oggetti，在cui gli oggetti devono rientrare in un rettangolo di delimitazione (Figura 2)。

FIGURA 2：Rilevazione二oggetti枝MOSTRA我rettangoli二delimitazione每identificare GLI oggetti。

你的语意是什么?

Poiché拉segmentazione semantica etichetta我像素双un'immagineè彪PRECISA rispetto广告altre印版双rilevazione迪oggetti。每questo motivo，拉segmentazione semanticaè效用值每applicazioni在UNAvarietà迪settori车richiedono mappe想象，精确，来到广告esempio：

  • Guida自治：每identificare未percorso percorribile装饰板自动separando春光乍泄达ostacoli来pedoni，marciapiedi，八里ēaltre汽车
  • Ispezione年当前位置下一张纸是我的材料，请把它放在我的盘子里
  • Immagini satellitari当前位置我的名字是montagne, fiumi, deserti e altri tipi di terreno
  • 影像医学：每analizzareêrilevare anomalie cancerose NELLE小细胞
  • mondo Visione robotica：每identificareêmuoversi TRA oggettiËterreni

菲古拉3. Segmentazione semantica迪un'immagine satellitare multispettrale。

快来funziona拉segmentazione semantica

伊尔processo迪addestramento迪UNA rete网双segmentazione semantica每classificare乐immagini prevede我seguenti passaggi：

  1. Analizzare una rta di immagini con etichette像素
  2. 创建一个语义分段表
  3. 在像素范畴内，按类别划分像素的范围
  4. Valutare拉precisione德拉rete网

依生匹奥:适用于本品

拉SEQUENZA内拉菲古拉4 MOSTRA未esempio王宫二segmentazione semantica utilizzata每LA GUIDA自治。乐immagini德拉斯特拉达vengono automaticamente segmentate rispetto的Agli altri VEICOLI。香格里拉prossima sezione的illustra来vengono创建queste RETI。

菲古拉4. Segmentazione semantica每un'applicazione迪GUIDA自治。

Comprendere L'ARCHITETTURA

一个负责管理真主安拉分段的语义一致性的人可以创建一个分段，basata su 'architettura direte网neurale convoluzionale（CNN）。内拉菲古拉5èriportata UNA TIPICA ARCHITETTURA CNN。

问:CNN在一个类别转换成预先确定的类别的内部整合。

菲古拉5. Struttura TIPICA迪UNA CNN。

每一个classificare迪livello像素invece车dell'intera想象，，è不可能性aggiungere un'implementazione反常性德拉CNN。我加工塑料迪sovracampionamentoËsottocampionamento vengono eseguiti LO stesso NUMERO迪变卦每garantire车L'想象，压轴abbia乐stesse dimensioni dell'immagine DI输入。英辉，viene utilizzato未层二输出每LA classificazione DEI像素，车ASSOCIA ciascun像素UNA determinata CLASSE。在questo MODO SI备考un'architettura迪codifica / decodifica车consente LA segmentazione semantica。

Figura 6。在我看来，这一层(在佛得州)是所有层中最重要的一层，所以我认为这一层是最重要的一层。你可以把你的每一份工作都做得很好。我首先要做的就是绘制一张图来显示每一层的数量(在以前的图中)。

我们用MATLAB编写每个语义分段

在MATLAB中，对于每一种语义的分段，我们可以得到如下结果:

  1. Etichettare我DATIØottenere DATI etichettati
  2. Creare联合国数据存储每乐immagini originaliË乐immagini etichettate
  3. Eseguire拉partizione代数据仓库
  4. 重要的是你的车来了
  5. Addestrareêvalutare拉rete网

PASSAGGIO 1：Etichettare我DATIöottenere DATI etichettati

我MODELLI迪深度学习SI basano苏格兰迪quantità迪DATIê拉segmentazione semantica非发eccezione。乌纳possibilitàconsiste NEL trovare DATI etichettati苏互联网。硒SI dispone德尔PROPRIO集迪DATI，è不可能性utilizzare L'应用图片标注在MATLAB。伊尔设置双DATI璞essere崛起对每addestrare UNA SegNet。

Figura 7: App Image Labeler di MATLAB per l'etichettatura delle immagini per la segmentazione semantica。

每一个人

PASSAGGIO 2:创建一个初始化的数据存储

Quando SI lavora CON格兰迪quantità迪DATI，spesso非è不可能性caricare TUTTE乐informazioni在MEMORIA。每gestire集迪DATI迪格兰迪dimensioni，è不可能性utilizzare联合国数据存储。联合国数据存储contiene拉posizione DEI文件崔SI desidera accedereËconsente迪leggerli在MEMORIA独奏quandoènecessario lavorare苏quei文件。

每creare UNA SegNet，occorrono由于数据存储：

  1. ImageDatastore，车contiene乐immagini originali
  2. PixelLabelDatastore，这是我的荣幸

PASSAGGIO 3: Eseguire la partizione dei datastore

Quando SI CREA UNA SegNet，ènecessario suddividere金正日的数据存储在适当的杂色：

  1. 每辆车的使用率是多少
  2. 伊尔集迪测试，utilizzato每valutare L'accuratezza德拉rete网

FIGURA 8：Scena二un'autostrada枝MOSTRA L'想象，一个COLORI（一个辛尼斯塔）E I像素etichettati corrispondenti（一个destra）。

PASSAGGIO 4：Importare UNA CNNËmodificarla来SegNet。

有一个预加层，有VGG16，利用它的分段层，可以根据每个像素创建一个必需的架构/解码。

Figura 9: Creazione dell'architettura SegNet con riga di codice在MATLAB中实现。

PASSAGGIO 5：Addestrareêvalutare拉rete网

内拉FASE结局，SI impostano GLI iperparametri每拉rete网êSI addestra LA rete网。

快来saperne迪彪苏拉segmentazione semantica

我的计划是按照每一个意大利人的万博1manbetx语义来安排的MATLAB®,计算机视觉的工具箱™每L'etichettatura DEI像素ë深度学习工具箱每™拉creazioneËL'addestramento德拉rete网。

L'addestramentoê拉previsione索诺supporta万博1manbetxte苏UNA GPU CUDA®有能力的;有能力的;有能力的;如果你和我一起去，我就去并行计算工具箱™。

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