Słownik pojęć

Segmentacja semantyczna

Czym jest Segmentacja semantyczna?

Segmentacja semantyczna przypisuje klasę każdemu pojedynczemu pikselowi obrazu, na przykład jezdnia, pojazd, osoba lub niebo. Wynikiem jest rodzaj kolorowej mapy zawartości obrazu. W przeciwieństwie do segmentacji instancji obiekty tego samego typu nie są rozróżniane: trzy samochody są traktowane łącznie jako „samochód”. Stosuje się ją na przykład w jeździe autonomicznej, w obrazowaniu medycznym do wyznaczania granic tkanek oraz w analizie zdjęć lotniczych i satelitarnych.

Tematy

widzenie komputerowe
analiza obrazu
segmentacja

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Segmentacja instancji

Segmentacja instancji to technika widzenia komputerowego, która wykrywa każdy pojedynczy obiekt na obrazie i obrysowuje go piksel po pikselu. W odróżnieniu od segmentacji semantycznej rozróżnia także obiekty tej samej klasy: trzy osoby otrzymują trzy oddzielne maski, a nie jeden wspólny obszar. Wykorzystuje się ją na przykład w kontroli jakości, obrazowaniu medycznym, robotyce czy liczeniu produktów na półce.

Widzenie komputerowe
Analiza obrazu
+1

Widzenie komputerowe

Widzenie komputerowe (computer vision) to dziedzina AI, w której komputery interpretują obrazy i nagrania wideo. Typowe zadania obejmują wykrywanie i lokalizowanie obiektów, odczytywanie tekstu na obrazach oraz pomiary komponentów. Technologię tę wykorzystuje się na przykład w kontroli jakości w produkcji, w systemach wspomagania kierowcy, w logistyce i w diagnostyce obrazowej w medycynie.

analiza obrazu
deep learning
+1

Rozpoznawanie obrazów

Rozpoznawanie obrazów to dziedzina widzenia komputerowego, w której oprogramowanie identyfikuje, co przedstawia obraz – obiekty, osoby, tekst, logotypy lub sceny. Zazwyczaj opiera się na sieciach neuronowych wytrenowanych na dużej liczbie oznaczonych obrazów. Zastosowania obejmują kontrolę jakości w produkcji, sortowanie zdjęć produktów i wspomaganie diagnostyki obrazowej w medycynie. W przypadku zdjęć osób szczególnej uwagi wymagają ochrona danych i możliwa stronniczość.

Widzenie komputerowe
Analiza obrazu
+1

Konwolucyjna sieć neuronowa (CNN)

Konwolucyjna sieć neuronowa (CNN) to architektura sieci neuronowej szczególnie dobrze przystosowana do danych obrazowych. Skanuje dane wejściowe za pomocą małych filtrów, wykrywając w pierwszych warstwach proste cechy, takie jak krawędzie, a w głębszych – bardziej złożone kształty. Sieci CNN przez wiele lat kształtowały rozpoznawanie obrazów i są wykorzystywane na przykład do wykrywania wad na zdjęciach produktów lub w analizie obrazów medycznych.

sieć neuronowa
rozpoznawanie obrazów
+1