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- ¿Para qué se usa la segmentación semántica??
- Cómo se puede usar un CNN para hacer segmentación semántica?
- ¿Qué modelo se utiliza para la segmentación semántica??
- ¿Cómo se implementa la segmentación semántica??
¿Para qué se usa 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 se utiliza 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.
¿Cómo se implementa la segmentación semántica??
Para realizar la segmentación semántica, se requiere una comprensión de mayor nivel de la imagen. El algoritmo debe descubrir los objetos presentes y también los píxeles que corresponden al objeto. La segmentación semántica es una de las tareas esenciales para la comprensión completa de la escena.
