Machine learningDeep learning / NLP / CV

Segmentación semántica multilingüe

La segmentación semántica multilingüe es un enfoque de análisis de escenas a nivel de píxel que asigna una etiqueta de clase semántica a cada píxel de una imagen, al tiempo que incorpora capacidades multilingües — permitiendo que un único modelo reconozca elementos de texto de escena, anotaciones o señales de entrenamiento extraídas de múltiples idiomas. Combina arquitecturas profundas de codificador-descodificador con representaciones de lenguaje multilingüe, haciéndola aplicable a documentos, señales de tráfico, imágenes de escenas naturales e imágenes médicas en diversos contextos lingüísticos.

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Fuentes

  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

Cómo citar esta página

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

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ScholarGateMultilingual Semantic Segmentation (Multilingual Semantic Segmentation (Cross-Lingual Scene Parsing)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/deep-learning/multilingual-semantic-segmentation · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026