La segmentazione semantica è una tecnica di deep learning che classifica i pixel dell'immagine in classi predefinite. L'obiettivo è assegnare un'etichetta a ogni pixel di un'immagine, consentendo la differenziazione degli oggetti e dei loro confini nell'immagine. Ciò è utile in varie applicazioni, come veicoli autonomi, imaging medico e analisi di immagini satellitari. Nei veicoli autonomi, la segmentazione semantica può essere utilizzata per identificare confini stradali, segnali stradali e pedoni. Nell'imaging medico, può essere utilizzato per segmentare tumori e altre strutture importanti nelle scansioni mediche. L'approccio utilizza reti neurali convoluzionali (CNN) per analizzare un'immagine e produrre una mappa di segmentazione che definisce gli oggetti ei loro confini. L'output è un'immagine segmentata in cui ogni pixel è etichettato, comprendendo chiaramente gli oggetti e le loro relazioni all'interno dell'immagine.
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https://www.technologyhq.org/semantic-segmentation-what-is-it-and-how-does-it-help/
