ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Semantisk segmentering

Semantisk segmentering tildeler en klasseetiket til hver pixel i et billede og producerer et tæt, kategorimærket kort over scenen. I modsætning til objektdetektering, der tegner afgrænsningsbokse, afgrænser den den nøjagtige rumlige udstrækning af hver klasse, hvilket gør den uundværlig inden for medicinsk billedbehandling, autonom kørsel, satellitanalyse og enhver opgave, hvor præcise regionsgrænser betyder noget.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+15 more

Kilder

  1. Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T. (2015). Fully convolutional networks for semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 3431–3440. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298965
  2. Chen, L.-C., Papandreou, G., Kokkinos, I., Murphy, K., & Yuille, A. L. (2018). DeepLab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected CRFs. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 40(4), 834–848. DOI: 10.1109/TPAMI.2017.2699184

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Semantic Segmentation (Dense Pixel-wise Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/da/deep-learning/semantic-segmentation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Refereret af

ScholarGateSemantic Segmentation (Semantic Segmentation (Dense Pixel-wise Classification)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/deep-learning/semantic-segmentation · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026