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Segmentation sémantique Qu'est-ce que c'est et comment ça aide ?

La segmentation sémantique est une technique d'apprentissage en profondeur qui catégorise les pixels d'image en classes prédéfinies. L'objectif est d'attribuer une étiquette à chaque pixel d'une image, permettant de différencier les objets et leurs limites dans l'image. Ceci est utile dans diverses applications, telles que les véhicules autonomes, l'imagerie médicale et l'analyse d'images satellites. Dans les véhicules autonomes, la segmentation sémantique peut être utilisée pour identifier les limites des routes, les panneaux de signalisation et les piétons. En imagerie médicale, il peut être utilisé pour segmenter des tumeurs et d'autres structures importantes dans les scans médicaux. L'approche utilise des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour analyser une image et produire une carte de segmentation qui définit les objets et leurs limites. La sortie est une image segmentée où chaque pixel est étiqueté, comprenant clairement les objets et leurs relations au sein de l'image.

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https://www.technologyhq.org/semantic-segmentation-what-is-it-and-how-does-it-help/

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