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セマンティック セグメンテーション

セマンティック イメージ セグメンテーション

セマンティック セグメンテーションは、イメージの各ピクセルをクラス ラベル (花、人物、道路、空、自動車など) に関連付けます。イメージ ラベラーおよびビデオ ラベラー アプリを使用して、対話形式でピクセルにラベル付けし、ラベル データをニューラル ネットワークの学習用にエクスポートできます。

アプリ

イメージ ラベラーコンピューター ビジョン アプリケーションに使用するイメージのラベル付け
ビデオ ラベラーLabel video for computer vision applications

関数

すべて展開する

combine複数のデータ ストアのデータを統合
countEachLabelCount occurrence of pixel or box labels
groundTruthグラウンド トゥルース ラベルを保存するオブジェクト
imageDatastoreイメージ データのデータ ストア
pixelLabelImageDatastoreDatastore for semantic segmentation networks
pixelLabelDatastoreピクセル ラベル データのデータストア
pixelLabelTrainingDataCreate training data for semantic segmentation from ground truth
imwarpイメージへの幾何学的変換の適用
imcropイメージ トリミング
imresizeイメージのサイズ変更
transformデータ ストアの変換
randomAffine2dランダムな 2 次元アフィン変換の作成
centerCropWindow2d四角形の中央トリミング ウィンドウの作成
randomCropWindow2dランダムな四角形のトリミング ウィンドウの作成
deeplabv3plusLayersCreate DeepLab v3+ convolutional neural network for semantic image segmentation
dicePixelClassificationLayerCreate pixel classification layer using generalized Dice loss for semantic segmentation
fcnLayersセマンティック セグメンテーション用の完全畳み込みネットワーク層の作成
pixelClassificationLayerセマンティック セグメンテーションのピクセル分類層の作成
segnetLayersセマンティック セグメンテーションの SegNet 層の作成
unetLayersセマンティック セグメンテーションの U-Net 層の作成
unet3dLayersCreate 3-D U-Net layers for semantic segmentation of volumetric images
semanticseg深層学習を使用したセマンティック イメージ セグメンテーション
labeloverlay2 次元イメージ上のラベル行列領域の重ね合わせ
labelvolshowラベル付きボリュームの表示
evaluateSemanticSegmentationグラウンド トゥルースに対してセマンティック セグメンテーション データ セットを評価する
bfscoreイメージのセグメンテーションのための輪郭マッチング スコア
diceイメージ セグメンテーションのための Sørensen-Dice 類似度係数
jaccardイメージ セグメンテーションのための Jaccard 類似度係数
semanticSegmentationMetricsSemantic segmentation quality metrics

トピック

開始

深層学習を使用したセマンティック セグメンテーション入門

深層学習を使用してクラス別のオブジェクトをセグメント化

セマンティック セグメンテーションのピクセルのラベル付け

イメージ ラベラー、ビデオ ラベラー、またはグラウンド トゥルース ラベラーを使用して、セマンティック セグメンテーションのピクセルにラベルを付ける。

ラベラー アプリにおけるエクスポートしたピクセル ラベルの保存方法

ラベラー アプリにおけるピクセル ラベル データの保存方法の理解

セマンティック セグメンテーション用学習データの作成

深層学習用のデータストア (Deep Learning Toolbox)

深層学習アプリケーションでデータストアを使用する方法を学びます。

オブジェクト検出およびセマンティック セグメンテーション用の学習データ

イメージ ラベラー、ビデオ ラベラー、またはグラウンド トゥルース ラベラーを使用して、オブジェクト検出器やセマンティック セグメンテーションの学習データを作成する。

注目の例