Glossário

Segmentação semântica

O que é Segmentação semântica?

A segmentação semântica atribui uma classe a cada píxel de uma imagem, como estrada, veículo, pessoa ou céu. O resultado é uma espécie de mapa codificado por cores do conteúdo da imagem. Ao contrário da segmentação de instâncias, os objetos do mesmo tipo não são distinguidos: três automóveis são tratados em conjunto como «automóvel». É utilizada, por exemplo, na condução autónoma, na imagiologia médica para delimitar tecidos e na análise de imagens aéreas e de satélite.

Temas

  • visão computacional
  • análise de imagem
  • segmentação

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Termos relacionados

Segmentação de instâncias

A segmentação de instâncias é uma técnica de visão computacional que deteta cada objeto individual numa imagem e o delimita pixel a pixel. Ao contrário da segmentação semântica, distingue também objetos da mesma classe: três pessoas recebem três máscaras separadas, em vez de uma área partilhada. É usada, por exemplo, na inspeção de qualidade, na imagiologia médica, na robótica ou na contagem de produtos numa prateleira.

  • Visão computacional
  • Análise de imagem
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Visão computacional

A visão computacional é uma área da IA em que os computadores interpretam imagens e vídeo. As tarefas típicas incluem detetar e localizar objetos, ler texto em imagens e medir componentes. A tecnologia é utilizada, por exemplo, no controlo de qualidade na produção, em sistemas de assistência à condução, na logística e na imagiologia médica.

  • análise de imagem
  • deep learning
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Reconhecimento de imagem

O reconhecimento de imagem é uma área da visão computacional em que o software identifica o que uma imagem mostra – objetos, pessoas, texto, logótipos ou cenas. Baseia-se normalmente em redes neuronais treinadas com grandes quantidades de imagens rotuladas. As aplicações vão do controlo de qualidade na produção e da organização de fotografias de produtos até ao apoio à imagiologia médica. Com imagens de pessoas, a proteção de dados e o possível enviesamento exigem especial atenção.

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Rede neuronal convolucional (CNN)

Uma rede neuronal convolucional (CNN) é uma arquitetura de rede neuronal particularmente adequada a dados de imagem. Percorre a entrada com pequenos filtros, detetando características simples, como contornos, nas primeiras camadas e formas mais complexas nas mais profundas. As CNN marcaram o reconhecimento de imagem durante muitos anos e são utilizadas, por exemplo, para detetar defeitos em fotografias de produtos ou na análise de imagens médicas.

  • rede neuronal
  • reconhecimento de imagem
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