Semantička segmentacija dodjeljuje klasu svakom pojedinom pikselu slike, primjerice cesta, vozilo, osoba ili nebo. Rezultat je svojevrsna karta sadržaja slike u boji. Za razliku od segmentacije instanci, objekti iste vrste ne razlikuju se: tri automobila promatraju se zajedno kao „automobil“. Koristi se, primjerice, u autonomnoj vožnji, u medicinskom snimanju za razgraničavanje tkiva te u analizi zračnih i satelitskih snimaka.
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoSegmentacija instanci tehnika je računalnog vida koja prepoznaje svaki pojedini objekt na slici i obrubljuje ga piksel po piksel. Za razliku od semantičke segmentacije, razlikuje i objekte iste klase: tri osobe dobivaju tri zasebne maske, a ne jedno zajedničko područje. Koristi se, primjerice, u kontroli kvalitete, medicinskom snimanju, robotici ili brojanju proizvoda na polici.
Računalni vid područje je UI-ja u kojem računala interpretiraju slike i video. Tipični zadaci uključuju otkrivanje i lociranje objekata, čitanje teksta na slikama i mjerenje komponenti. Tehnologija se koristi, primjerice, u kontroli kvalitete u proizvodnji, u sustavima za pomoć vozaču, u logistici i u medicinskom snimanju.
Prepoznavanje slika područje je računalnog vida u kojem softver prepoznaje što slika prikazuje – objekte, osobe, tekst, logotipe ili prizore. Obično se temelji na neuronskim mrežama naučenima na velikom broju označenih slika. Primjene sežu od kontrole kvalitete u proizvodnji i razvrstavanja fotografija proizvoda do podrške medicinskom snimanju. Kod slika ljudi posebnu pozornost zahtijevaju zaštita podataka i moguća pristranost.
Konvolucijska neuronska mreža (CNN) arhitektura je neuronske mreže osobito prikladna za slikovne podatke. Ulaz pretražuje malim filtrima, pri čemu u prvim slojevima otkriva jednostavna obilježja poput rubova, a u dubljima složenije oblike. CNN-ovi su godinama oblikovali prepoznavanje slika i koriste se, primjerice, za uočavanje nedostataka na fotografijama proizvoda ili u analizi medicinskih slika.
