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Mehrsprachige Semantische Segmentierung

Die mehrsprachige semantische Segmentierung ist ein pixelbasiertes Szenenanalyse-Verfahren, das jedem Pixel in einem Bild ein semantisches Klassenlabel zuweist und dabei mehrsprachige Fähigkeiten integriert. Dies ermöglicht es einem einzigen Modell, Szenentextelemente, Annotationen oder Trainingssignale aus mehreren Sprachen zu erkennen. Sie kombiniert tiefe Encoder-Decoder-Architekturen mit mehrsprachigen Sprachrepräsentationen und ist somit anwendbar auf Dokumente, Straßenschilder, Bilder natürlicher Szenen und medizinische Bilder in verschiedenen sprachlichen Kontexten.

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Quellen

  1. Chen, L.-C., Zhu, Y., Papandreou, G., Schroff, F., & Adam, H. (2018). Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation. In Proceedings of ECCV 2018. link
  2. Image segmentation. Wikipedia. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Semantic Segmentation (Cross-Lingual Scene Parsing). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multilingual-semantic-segmentation

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ScholarGateMultilingual Semantic Segmentation (Multilingual Semantic Segmentation (Cross-Lingual Scene Parsing)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/deep-learning/multilingual-semantic-segmentation · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026