Was ist der Unterschied zwischen bildsemantischer Segmentierung und Bildanmerkung oder automatischer Bildanmerkung?


Antwort 1:

Bildanmerkung beschreibt die Klassifizierung von Informationen, die für ein Bild relevant sind.

Während sich die semantische Segmentierung auf das Beschriften von Bildern auf Pixelebene bezieht, um Objekte besser zu verstehen und zu klassifizieren.

Insbesondere besteht das Ziel der semantischen Bildsegmentierung darin, jedes Pixel eines Bildes mit einer entsprechenden Klasse dessen darzustellen, was dargestellt wird.

Grundsätzlich ist die semantische Segmentierung eine Art von Bildanmerkung, die den Prozess des Zuordnens jedes Pixels eines Bildes zu einer Klassenbezeichnung beschreibt.

Anwendungsfälle der semantischen Segmentierung umfassen: Autonome Fahrzeuge, Agritech, Robotik, Gesundheitstechnologie, Szenenverständnis.

Wir bei Bridged AI bieten eine Vielzahl von Bildanmerkungstechniken wie semantische Segmentierung, Begrenzungsrahmen, Gesichtserkennung, Punktanmerkung und vieles mehr.

Um ein detailliertes Verständnis der Techniken zu erhalten, besuchen Sie: Bridged AI

Linkedin: https: //www.linkedin.com/company ...


Antwort 2:

Bildanmerkung ist Markierung von Bildern kaufen Menschen für Maschinen lesbar. Es ist die Aufgabe, die Informationen als Klassen aus dem Bild extrahiert. Semantisches Bild

Unten sehen Sie das Beispiel für eine Bildanmerkung mit Begrenzungsrahmen.

Die Segmentierung besteht darin, jedes Pixel eines Bildes mit einer entsprechenden Klasse dessen darzustellen, was dargestellt wird.

Beispiel für semantische Segmentierung.


Antwort 3:

Hallo,

Ich denke, Sie könnten hier einige Begriffe verwirren.

Erstens ist Image Annotation der größere Überbegriff, zu dem die semantische Segmentierung gehört.

Bildanmerkung - das Verknüpfen von Bildern mit Daten (häufig Textdaten), dh: Dieses Bild ist eine Katze, dieses Bild ist ein Hund, dieser Bildabschnitt enthält ein Auto usw. Semantische Segmentierung - eine Form oder Art der Bildanmerkung Dabei wird jedes Pixel in einem gesamten Bild einer Kategoriebeschriftung zugeordnet. Beispiel: Beim Training autonomer Fahrzeuge benötigen Unternehmen möglicherweise Trainingsdaten, die aus Verkehrsbildern bestehen, wobei jedes einzelne Pixel im Bild mit folgenden Kategorien gekennzeichnet ist: Fahrzeug, Fußgänger, Fahrrad, Hindernis, Straße, Bürgersteig usw. Es sieht folgendermaßen aus:

(über robots.ox.ac.uk)

Automatische Bildanmerkung - Ich gehe davon aus, dass Sie sich auf ein Modell für maschinelles Lernen beziehen, mit dem Bilder automatisch mit Anmerkungen versehen werden können. Das Hauptziel des Trainings von Computer Vision-Modellen und -Anwendungen (wie selbstfahrenden Autos) mit kommentierten Bilddaten besteht darin, dass sie Objekte und Grenzen in der realen Welt automatisch erkennen können. Ich bin sicher, dass sich viele automatische Bildanmerkungsmodelle in der Entwicklung befinden. Wenn Sie jedoch so etwas wie Drohnen oder autonome Fahrzeuge erstellen, ist die Genauigkeit der Daten von größter Bedeutung. Die meisten Unternehmen trainieren ihre Modelle nur mit von Menschen kommentierten Daten.

Ich hoffe das hilft bei der Beantwortung Ihrer Fragen!

-Limarc Ambalina