语义节段是Verständnis eines Bildes auf Pixel- ebene, d. h.， jedem Pixel eines Bildes wien Kennzeichnung of the ategorie zugeordnet。深度学习是一种奇妙的学习方式。Beispielsweise muss in autonomes Fahrzeug Fahrzeuge, Fußgänger, Verkehrsschilder, den Bürgersteig und andere Merkmale auf der Straße erkennen。
这句话的意思是:在我们的语言中，我们是自动的，在我们的语言中，我们是工业的。
在zwei Klassen的每个人都有für的语义Segmentierung和Bildern的Aufteilung。那些zeigt Abbildung 1静脉Bild静脉人链z麻省理工学院静脉版本,在der死像素des《图片报》请来两unterschiedliche克拉森segmentiert信德:和Hintergrund人。
Abbildung 1:图片与像素。
这句话的语义部分来自于我们的理解。您可以登录können die Anzahl der Kategorien für die Klassifizierung der Bildinhalte ändern。《图片报》lässt这样在vier Klassen segmentieren, etwa Person, Himmel, Wasser和Hintergrund。
我们能不能把这个语义描述成我们的目标?
我的意思是，我们可以选择一个新的目标，可以是ermöglicht，可以是一个更好的目标，可以是一个更好的目标，可以是图片，可以是überspannt。麻省理工学院的技术人员说:unregelmäßig geformte Objekte klar erkennen, im Gegensatz zur Objekterkennung, bei der Objekte in eine Bounding Box passen müssen (Abbildung 2)。
Abbildung 2:Objekterkenung，wobei边界框für die identifizerung von Objekten gezeigt werden。
你的语义是什么?
这张图片中的像素是语义分段的，这是一张图片。在比尔扎尔·冯·布兰肯（Vielzahl von Branchen）的电影《语义片段》中，这部电影的作者是本·蒂根（benötigen）。大足格伦：
- Autonomes。:identifiierung eines befahrbaren Wegs für Autos, indem die Straße von Hindernissen wie Fußgängern, Bürgersteigen, Pfählen und anderen Fahrzeugen getrent wid
- 产业政策Inspektionen:埃尔肯农·冯·马蒂尔费勒恩，z。B.晶圆检验
- Satellitenbilder:identifiierung von Bergen, Flüssen, Wüsten und anderen Geländearten
- Medizinische舱底：分析泽伦的Erkennung krebsbedingter异常外星人
- Bildverabeitung durch机器人：我们可以通过Gelände和导航来确定
Abbildung 3: Semantische segmenterung eines multispektralen Satellitenbildes。
Beispiel: Anwendung für automatisiertes Fahren
Die Abfolge in Abbildung 4 zeigt ein reales Beispiel für eine semantische Segmentierung für automatisiertes Fahren。如果我们想要在一个简单的分段中进行自动操作，我们可以使用这个方法。我是nächsten Abschnitt zeigen wir，你是我的朋友。
Abbildung 4: Semantische Segmentierung für eine Anwendung für automatisiertes Fahren。
对der Architektur
这是一篇关于语义分段的长篇大论，是一篇关于架构的文章卷积神经网络(CNN, neuronales Faltungsnetzwerk)在Abbildung 5，这是CNN-Architektur zu sehen的典型作品。
CNN记者去世了。
Abbildung 5: Typische Struktur是CNN的记者。
嗯，这是我的照片，können您可以看到CNN的网址是anfügen。下面的样本-普罗斯，我们可以找到durchgeführt你可以找到下面的样本-普罗斯，嗯sicherzustellen, das endgültige Bild dieselbe Größe你可以找到Eingabebild。我想要一个Pixelklassifizierungs-Ausgabeschicht verwendet，我想要一个最好的Klasse zuordnet。die bildet eine Encoder-Decoder-Architektur, die die semantische Segmentierung ermöglicht。
Abbildung 6: CNN, das auf jder Ebene bildbezogene Funktionen and dann ein Downsampling für das Bild mithilfe einer Pooling-Schicht (grün) durchführt。迪瑟·普雷斯特在这里:Hälfte des Netzes mehrfach wiederholt。这是我们的图解(橙色)。
SCHRITT 1: Kennzeichnen von Daten oder Abrufen gekennzeichneter Daten
深度学习模型的基本原理和语义部分。恩Möglichkeit最好的朋友，我在网上找不到我的名字。您的图像标签-应用程序在MATLAB nutzen。欢迎您到我们学校来，我是学生。
Abbildung 7: Image label - app von MATLAB zur Kennzeichnung von Bildern für die semantische Segmentierung。
Weitere Informationen
SCHRITT 2: Erstellen eines Datastores für ursprüngliche Bilder和eines Datastores für gekennzeichnete Bilder
我的地址是häufig unmöglich，所有的信息都在这里。Um große Datensätze zu verwalten, können Sie einen Datastore verwenden。在数据存储enthält den Speicherort der Dateien, auf die Sie Sie zugreifen möchten, und ermöglicht es, diese Dateien nur dann in den Arbeitsspeicher einzulesen, wenn Sie diese nutzen möchten。
Um ein SegNet zu erstellen, benötigen Sie zwei datastore:
- 窝ImageDatastore， der die ursprünglichen Bilder enthält
- den像素标签数据库， der die gekennzeichneten Bilder enthält
SCHRITT 3:数据存储分区
贝德Erstellung eines SegNet müssen您的数据存储宝石在zwei Teile partitionieren:
- 在训练的时候，把他们放在训练的地方
- 在我看来，他们很奇怪
缩写8:Szene auf einer Fernstraße，die das Farbbild（links）和die entsprechenden gekennzeichneten Pixel（rechts）zeigt。
SCHRITT 4:请各位收看CNN和我们的节目。
Indem Sie ein vortrainiertes Netz wie VGG-16 laden and den SegNetLayers-Befehl verwenden, können Sie die erforderliche Encoder-Decoder-Architektur für die Kennzeichnung auf Pixelebene erstellen。
Abbildung 9: Erstellen der SegNet-Architektur mit einer einzigen Codezeile in MATLAB。
SCHRITT 5: Trainieren and Bewerten des Netzes
我希望您能给我一个超参数für。
我们的信息是语义部分
视频
- Übersichtüber die semantische Segmentierung(7:56)
- 深度学习:语义分割与部署(47:09)——网络研讨会
- 3d - bildsegmenterung von hirntummoren mit深度学习(14)
Beispiele和Anleitungen
Softwarereferenz
- 语义节段的基础——Dokumentation
- 卷积神经网络——Dokumentation
- 图像Labeler-App——Dokumentation
