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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。

Input image of a seascape, then a series of cubes representing a deep learning network and a semantic segmented output image of the input.

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ラベルイメージ
ビデオラベラー	Label video for computer vision applications

関数

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学習データの読み込み

`combine`	複数のデータストアのデータを統合
`countEachLabel`	Count occurrence of pixel or box labels
`groundTruth`	グラウンドトゥルースラベルデータ
`imageDatastore`	イメージデータのデータストア
`pixelLabelDatastore`	ピクセルラベルデータのデータストア
`pixelLabelTrainingData`	Create training data for semantic segmentation from ground truth

学習データの拡張と前処理

`balancePixelLabels`	Balance pixel labels by oversampling block locations in large images (R2020a 以降)
`imwarp`	イメージへの幾何学的変換の適用
`imcrop`	イメージのトリミング
`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
`randomWindow2d`	Randomly select rectangular region in image (R2021a 以降)
`centerCropWindow2d`	四角形の中央トリミングウィンドウの作成

セマンティックセグメンテーションの深層学習ネットワークの設計

`unet`	Create U-Net convolutional neural network for semantic segmentation (R2024a 以降)
`unet3d`	Create 3-D U-Net convolutional neural network for semantic segmentation of volumetric images (R2024a 以降)
`deeplabv3plus`	セマンティックイメージセグメンテーション用の DeepLab v3+ 畳み込みニューラルネットワークの作成 (R2024a 以降)
`focalCrossEntropy`	Compute focal cross-entropy loss (R2020b 以降)

深層学習を使用したイメージのセグメント化

`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
`segmentAnythingModel`	Pretrained Segment Anything Model (SAM) for semantic segmentation (R2024a 以降)

セグメンテーションの可視化

`labeloverlay`	2 次元イメージ上のラベル行列領域の重ね合わせ
`volshow`	ボリュームの表示
`insertObjectMask`	Insert masks in image or video stream (R2020b 以降)

セグメンテーションの結果の評価

`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
`generalizedDice`	Generalized Sørensen-Dice similarity coefficient for image segmentation (R2021a 以降)
`jaccard`	イメージセグメンテーションのための Jaccard 類似度係数
`segmentationConfusionMatrix`	Confusion matrix of multi-class pixel-level image segmentation (R2020b 以降)
`semanticSegmentationMetrics`	Semantic segmentation quality metrics

トピック

開始

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
セマンティックセグメンテーションネットワークに学習させるために、ラベル付けアプリを使用して、ピクセルにラベルを付けます。
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
ラベル付けアプリがピクセルラベルデータを保存する方法を学習します。
検出されたオブジェクトを可視化する関数の選択
可視化関数を比較する。
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
深層学習を使用したオブジェクトのクラス別のセグメント化。
深層学習を使用した点群入門
深層学習に点群を使用する方法を理解します。

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
イメージラベラーやビデオ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します。
深層学習用イメージ前処理とイメージ拡張の入門
サイズ変更などの確定的演算を使用して深層学習アプリケーション用にデータを前処理する。あるいは、ランダムトリミングなどのランダム演算を使用して学習データを拡張する。

注目の例

膨張畳み込みを使用したセマンティックセグメンテーション

膨張畳み込みを使用したセマンティックセグメンテーション

膨張畳み込みを使用したセマンティックセグメンテーション。

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深層学習を使用したマルチスペクトルイメージのセマンティックセグメンテーション

深層学習を使用したマルチスペクトルイメージのセマンティックセグメンテーション

この例では、U-Net を使用して 7 チャネルのマルチスペクトルイメージのセマンティックセグメンテーションを実行する方法を示します。

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Grad-CAM を使用したセマンティックセグメンテーションネットワークの調査

Grad-CAM を使用したセマンティックセグメンテーションネットワークの調査

Grad-CAM を使用してセマンティックセグメンテーションネットワークの予測を調査する。

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深層学習を使用したセグメンテーションマップからのイメージの生成

深層学習を使用したセグメンテーションマップからのイメージの生成

セマンティックセグメンテーションマップからのシーンの合成イメージの生成。

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Generate Adversarial Examples for Semantic Segmentation

Generate Adversarial Examples for Semantic Segmentation

Generate adversarial examples for a semantic segmentation network using the basic iterative method (BIM).

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Prune and Quantize Semantic Segmentation Network

Prune and Quantize Semantic Segmentation Network

Reduce the memory footprint of a semantic segmentation network and speed-up inference by compressing the network using pruning and quantization.

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深層学習を使用した脳腫瘍の 3 次元セグメンテーション

深層学習を使用した脳腫瘍の 3 次元セグメンテーション

この例では、3 次元医用画像から脳腫瘍のセマンティックセグメンテーションを実行する方法を説明します。

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