开始使用深度学习进行语义分割
分割是图像分析任务的关键。语义分割描述将图像的每个像素与类标签相关联的过程，例如花，人，路，天空，海洋,或车）.
语义分割的应用包括:
自主驾驶
工业检测
卫星图像中可见地形的分类
医学影像分析
用于语义分割的标签训练数据
大型数据集能够更快更准确地映射到特定输入(或输入方面)。使用数据增强提供了一种利用有限数据集进行训练的方法。微小的更改，如翻译、裁剪或转换图像，可以提供新的独特的图像。看到使用图像处理工具箱为深度学习工作流程增强图像(深度学习工具箱)
您可以使用图片标志，贴标签机视频,或地面真相标签(自动驾驶工具箱)(可在自动驾驶工具箱™)应用程序交互标记像素和导出标签数据进行训练。该应用程序还可以用于标记感兴趣的矩形区域(roi)和场景标签，用于图像分类。
训练和测试一个语义分割网络
训练语义分割网络的步骤如下:
使用预训练的DeepLabv3+网络分割对象
MathWorks®GitHub存储库提供了最新的预训练深度学习网络的实现，可以下载并用于执行开箱即用的推理。
有关所有最新MathWorks预训练的语义分割模型和示例的列表，请参见MATLAB深度学习(GitHub)．
另请参阅
应用程序
功能
semanticseg|semanticSegmentationMetrics|evaluateSemanticSegmentation|pixelLabelDatastore|segnetLayers|fcnLayers|unet3dLayers|unetLayers
对象
相关的例子
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更多关于
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