Segmentazione semantica
这是我应得的
segmentazione semantica è一个深度学习算法将一个无法想象的像素分类联系起来。每列像素的利用率与可区分的类别相同。最后，你可以将你的名字命名为veicoli, pedoni, segnali stradali, marciapiedi e altri elementi della strada。
语义节段在植物自治、医学成像和工业上的广泛应用。
在适当的类别中，一种分段的语义包含一种分段的语义。最后，在Figura 1中，我们可以想象一个人在spiaggia e中，一个未婚夫，一个版本的人在像素中想象一个分割在适当的类别中，一个人在sfondo。
图1:想象一下e像素小卡片。
语义节段在一个适当的类别中没有è的限制。È可能的修改是按照想象的分类进行分类的编号。斯塔萨，想象一个在四部作品中存在的片段:角色，cielo, acqua e sfondo。
在语义学上有什么不同吗?
La segmentazione semantica può essere un' ativa use真主安拉rilevazione di oggetti poiché agree all'oggetto di interesse di coprire più aree dell' livlo di像素。这是一幅画，画的是一幅画，画的是一幅画(图二)。
图二:每一个人的身份都是不同的。
你能把这个词用在语义上吗?
Poiché la segmentazione semantics etichetta i pixel di’imagine è più precisa rispetto ad tre forme di rilevazione di oggetti。Per questo motivo, la segmentazione semantics è utility Per applicazioni in una varietà di settori che richiedono mappe imagine precise, come ad esempio:
- Guida自治:每一种身份都有不同之处，有不同之处，有不同之处
- Ispezione年:如果你有足够的材料，你就能得到你想要的
- Immagini satellitari:每一种鉴定有山川、河川、沙地
- 影像医学:分析异常癌内细胞
- mondo Visione robotica:每个人的身份都是他的朋友
Figura 3。多光谱卫星的分节语义。
Esempio:按照自主原则应用
因此，在图4中，我们可以根据自治语使用分段的语义。我们想要的是一种自动分段的蔬菜烩饭。这是一个很好的例子。
Figura 4。每一个自主应用的语义段。
Comprendere l 'architettura
一个语义学是由一个语义学组成的，这是我们的建筑结构网neurale convoluzionale(CNN)。Nella Figura 5 è riportata una tipica architectura CNN新闻。
在CNN的分类中想象一个预先确定的不同类别。
Figura 5。我是CNN记者。
每个分类是一个生动的像素在我们的想象中，è可能aggiungere un'implementazione在CNN。我在想象输入的情况下，通过想象输入的情况进行计算。无限地，利用每一个分类像素的层输出，关联一个确定类的像素。在我们看来，我们的建筑形式是一致的。
Figura 6。La CNN的esegue funzioni相对于想象su ogni层，quindi esegue il sottocampiamento dell' imagine utilizando un livello di pooling (in verde)。要加工的葡萄成熟più volte per prima metà della rete。L'output della prima metà di questo diagramma è seguito da una quantità uguale di layer di unpooling (in arancione)。
PASSAGGIO 1:我的问候和我的问候
我对深度学习进行了建模，但是我们不能将它作为语义的分段。Una possibilità consistency nel trovare dati etichettati su internet。应用MATLAB中的图像标记器。我在può中设置了用户地址。
图7:App Image Labeler di MATLAB per l'etichettatura delle immagini per segmentazione semantics。
Per saperne di più
PASSAGGIO 2:要按照原始的immagini格式存储数据
在我们的记忆中，所有的信息都是真实的。每个手势集的大小，è可能的利用率是一个数据存储。将数据存储到您需要的文件中，并在您需要的文件中获得您的同意。
每个creare una SegNet, occorrono due datastore:
- ImageDatastore，这是我们最初的想象
- PixelLabelDatastore，我们可以想象一下
PASSAGGIO 3: Eseguire la partizione dei datastore
我们可以创建一个SegNet， è需要将数据存储在适当的部分:
- 我集合了所有地址，每个地址的效用
- 我设置了测试，每个值的效用是精确的
图8:想象一个颜色(一个sinitstra)和一个对应像素(一个destra)的场景。
重要的是我们需要修改的内容。
Caricando una rete preaddestrata, come VGG16, e utilizando il comando SegNetLayers， è可能creare l' architectura di codifica/decodifica necessary per l'etichettatura a livello di pixel。
图9:在MATLAB中对代码进行修改。
第5段:给你的财产估价
这是最后的结局，我们可以用它来表达我们对它的理解。
我们可以从语义上进行分割
视频
- 语义的分段全景图(造成车厢)
- 深度学习:语义分布的分割(47:09)——网络研讨会
- 三维肿瘤大脑中位深度学习(14)
我是你的顾问
- 分段语义分布——网络研讨会
- 基于深度学习的多光谱语义分割——Esempio
Riferimenti软件
- 以语义为基础——Documentazione
- Reti neurali convoluzionali——Documentazione
- 应用图片标志——Documentazione
