使用深度学习开始使用语义分割

分段对于图像分析任务至关重要。语义细分描述将图像的每个像素与类标签相关联的过程（例如花那人那路那天空那海洋，或者车）。

语义细分的应用程序包括：

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利用有限数据集进行培训的方法。轻微的更改，例如翻译，裁剪或转换图像提供了新的不同和唯一的图像。看使用图像处理工具箱增强图像的深度学习工作流程（深度学习工具箱）

你可以使用图像贴标器那视频贴图，或者地面真理贴标机（自动驾驶工具箱）（可用于自动化驾驶工具箱™）应用程序，以交互方式标记像素和导出标签数据进行培训。该应用程序还可用于标记图像分类的矩形感兴趣的感兴趣区域（ROI）和场景标签。

培训语义分段网络的步骤如下：

MathWorks.^®GitHub存储库提供最新的预磨削深度学习网络的实现，以便在箱内推断下载和使用。

有关所有最新的MathWorks预借用语义分段模型和示例的列表，请参阅matlab深度学习（GitHub）。

也可以看看