Segmentación semántica
这是必须的
在图像中呈现的cada píxel类别中，segmentación semántica是一种深度学习算法。重新处理后的实用程序与类别一致。在这里，我们可以识别出汽车、泥炭、汽车、汽车、汽车等汽车零部件。
在应用程序的数字效用方面的细分市场、自动控制市场、市场和工业领域的通用市场。
Un senciillo ejemplo de segmentación semántica es la separación de las imágenes en dos classes distas。在图1中，我们看到一个人的形象，他的形象，他的形象，他的形象，他的形象，他的形象，他的形象，他的形象，他的形象。
图1:imagen y píxeles etiquette。
segmentación semántica没有单独分类的限制。有可能对图像内容分类进行修改。在我看来，这是一个完整的图像片段：人物角色、角色、角色和角色。
¿En qué se diferencia la segmentación semántica de la detección de objetos?
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 utilza 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:
- Conduccion自治: para identiar UN camino transitable para los vehículos al separar la carrela de los distintos obstáculos, como peatones, aceras, postes y otros vehículos。
- Inspeccion工业:检测材料上的缺陷，请参见inspección。
- Generación de imágenes por satélite: 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。
El proceso de entrenamiento de una red de segmentación semántica para clasificar imágenes consta de estos tres pasos:
- 在imágenes con píxeles的礼仪中，我们可以看到这句话。
- 这是一个红色的segmentación semántica。
- Entrenar la red para clasificar imágenes en categorías de píxeles。
- 评价precisión de la red。
Ejemplo: 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
一个习惯的边界是segmentación semántica，它是一个红色的网，它是一个建筑结构红色神经元convolucional(CNN)。En la Figura 5 se muestra una arquitectura típica de CNN。
在CNN的分类中，我们可以看到更多的图片，如categorías预先定义。
图5：美国有线电视新闻网的结构。
我们可以通过clasificación来实现，通过píxel来完成图像，我们可以通过implementación来实现CNN。这个过程在dimensión空间(上采样)中实现这个过程número这个过程在reducción空间(上采样)中实现这个过程tamaño这个过程在tamaño空间(下采样)中实现这个过程。您可以último，我们可以使用clasificación, píxeles，我们可以使用píxel，我们可以使用混凝土。为了符合一个codificador-decodificador的建筑，la cual permite la segmentación semántica。
图6:CNN的应用功能是相互关系的imágenes en cada capa y luego reduciendo la dimensión空间的图像和池(verde)。在红色的底色上再做不同的处理。这个初步的结果是在这个图上有一个不连贯的部分(naranja)。
PASO 1:“你的礼仪就是你的礼仪。”
深度学习的模式是基于数据的悬臂，也就是segmentación semántica没有数据excepción。Una opción es descargar datos etiquette on Internet。如果你想把数据连接起来，你可以使用aplicación的MATLAB图像标签。我们可以用红色的网来连接肠道。
图7:app Image Labeler de MATLAB允许礼仪imágenes para la segmentación semántica。
Mas给
PASO 2:请记录imágenes原始资料和imágenes礼仪。
所有的一切都是为了我们的未来，一个不可能的未来，一个可以为我们的未来而奋斗的未来。对数据的大合词，要用数据存储，almacén数据。我们的数据存储在ubicación的档案中，这是我们的财产，我们允许在我们的记忆中有更多的财产。
Para crear una red SegNet, needed ita dos datastore:
- ImageDatastore我的名字是imágenes。
- PixelLabelDatastore，这是我们的礼仪。
PASO 3: Dividir los datastore。
Cuando cree una red SegNet, deberá dividir el datastore en dos parties:
- 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:在我们的网站上有重要消息。
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:creación de la arquitectura de SegNet con una sola línea de código en MATLAB。
PASO 5: Entrenar y evaluate la red。
Esteúltimo paso将定义红色和绿色城市。
Cómo obtener más información sobre la segmentación semántica
视频
- 赛门蒂卡旅游总公司(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
- Segmentación semántica y despliegue——网络研讨会
- 深度学习中的多学科整合——比如
软件参考
- segmentación semántica的概念——Documentacion
- 旋花神经元红——Documentacion
- 图片标志应用程序——Documentacion
