Sémantická segmentace přiřazuje třídu každému jednotlivému pixelu obrázku, například silnice, vozidlo, osoba nebo obloha. Výsledkem je jakási barevně kódovaná mapa obsahu obrázku. Na rozdíl od segmentace instancí se objekty stejného druhu nerozlišují: tři auta se posuzují společně jako „auto“. Používá se například v autonomním řízení, v lékařském zobrazování k vymezení tkání a při analýze leteckých a satelitních snímků.
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoSegmentace instancí je technika počítačového vidění, která rozpozná každý jednotlivý objekt na obrázku a obkreslí ho po pixelech. Na rozdíl od sémantické segmentace rozlišuje i objekty stejné třídy: tři osoby dostanou tři samostatné masky místo jedné společné plochy. Používá se například při kontrole kvality, v lékařském zobrazování, robotice nebo při počítání výrobků v regálu.
Počítačové vidění je oblast AI, v níž počítače interpretují obrázky a video. Typickými úlohami jsou rozpoznávání a lokalizace objektů, čtení textu v obrázcích a měření součástí. Technologie se využívá například při kontrole kvality ve výrobě, v asistenčních systémech řidiče, v logistice a v lékařském zobrazování.
Rozpoznávání obrazu je oblast počítačového vidění, v níž software určuje, co obrázek zobrazuje – objekty, osoby, text, loga nebo scény. Obvykle je založeno na neuronových sítích natrénovaných na velkém množství označených obrázků. Využití sahá od kontroly kvality ve výrobě a třídění produktových fotografií po podporu lékařského zobrazování. U snímků osob vyžaduje zvláštní pozornost ochrana osobních údajů a možné zkreslení.
Konvoluční neuronová síť (CNN) je architektura neuronové sítě, která se hodí zejména pro obrazová data. Prochází vstup malými filtry, přičemž v prvních vrstvách rozpoznává jednoduché rysy, jako jsou hrany, a v hlubších vrstvách složitější tvary. CNN po mnoho let určovaly vývoj rozpoznávání obrazu a používají se například k odhalování vad na produktových fotografiích nebo při analýze lékařských snímků.
