A segmentação semântica é uma técnica de aprendizado profundo que categoriza os pixels da imagem em classes predefinidas. O objetivo é atribuir um rótulo a cada pixel de uma imagem, permitindo a diferenciação de objetos e seus limites na imagem. Isso é útil em várias aplicações, como veículos autônomos, imagens médicas e análise de imagens de satélite. Em veículos autônomos, a segmentação semântica pode ser usada para identificar limites de estradas, sinais de trânsito e pedestres. Em imagens médicas, pode ser usado para segmentar tumores e outras estruturas importantes em exames médicos. A abordagem usa redes neurais convolucionais (CNNs) para analisar uma imagem e produzir um mapa de segmentação que define os objetos e seus limites. A saída é uma imagem segmentada onde cada pixel é rotulado, compreendendo claramente os objetos e suas relações dentro da imagem.
Leia o artigo completo aqui:
https://www.technologyhq.org/semantic-segmentation-what-is-it-and-how-does-it-help/
