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- ¿Qué es la segmentación semántica en el aprendizaje profundo??
- Cómo se puede usar un CNN para hacer segmentación semántica?
- ¿Qué modelo es mejor para la segmentación semántica??
- ¿Qué es el algoritmo de segmentación semántica??
¿Qué es la segmentación semántica en el aprendizaje profundo??
¿Qué es la segmentación semántica?? La segmentación semántica es un algoritmo de aprendizaje profundo que asocia una etiqueta o categoría con cada píxel en una imagen. Se utiliza para reconocer una colección de píxeles que forman categorías distintas.
Cómo se puede usar un CNN para hacer segmentación semántica?
R-CNN (Regiones con característica CNN) es un trabajo representativo para los métodos basados en la región. Realiza la segmentación semántica basada en los resultados de la detección de objetos. Para ser específico, R-CNN primero utiliza una búsqueda selectiva para extraer una gran cantidad de propuestas de objetos y luego calcula las características de CNN para cada uno de ellos.
¿Qué modelo es mejor para la segmentación semántica??
Red totalmente convolucional (FCN)
FCN es un algoritmo popular para hacer segmentación semántica. Este modelo utiliza varios bloques de convolución y capas de piscina máxima para descomprimir primero una imagen a 1/32 de su tamaño original. Luego hace una predicción de clase en este nivel de granularidad.
¿Qué es el algoritmo de segmentación semántica??
El algoritmo de segmentación semántica de Sagemaker proporciona un enfoque de nivel de píxel de grano fino para desarrollar aplicaciones de visión por computadora. Etiqueta cada píxel en una imagen con una etiqueta de clase de un conjunto predefinido de clases.
