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セマンティック セグメンテーションの基礎

セグメンテーションはイメージの解析タスクに欠かせません。"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"、"海洋"、"自動車" など) に関連付けるプロセスを表します。

セマンティック セグメンテーションの応用例は次のとおりです。

  • 自動運転

  • 工業検査

  • 衛星画像に表示される地形の分類

  • 医用画像解析

セマンティック セグメンテーション ネットワークの学習

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手順は次のとおりです。

1.セマンティック セグメンテーション用の学習データの解析

2.セマンティック セグメンテーション ネットワークの作成

3.セマンティック セグメンテーション ネットワークの学習

4.セマンティック セグメンテーションの結果の評価と検査

5.セマンティック セグメンテーションのピクセル ラベル付きデータセットのインポート

セマンティック セグメンテーション用学習データのラベル付け

イメージ 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 データを学習用にエクスポートできます。このアプリを使用して、四角形の関心領域 (ROI) とシーン ラベルをイメージ分類用にラベル付けすることもできます。

参考

アプリ

関数

オブジェクト

関連する例

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