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Machine learningDeep learning / NLP / CV

Segmentation sémantique multilingue

La segmentation sémantique multilingue est une approche d'analyse de scène au niveau du pixel qui attribue une étiquette de classe sémantique à chaque pixel d'une image tout en intégrant des capacités interlingues — permettant à un seul modèle de reconnaître des éléments de texte de scène, des annotations ou des signaux d'entraînement provenant de plusieurs langues. Elle combine des architectures profondes encodeur-décodeur avec des représentations linguistiques multilingues, la rendant applicable aux documents, aux panneaux de signalisation routière, aux images de scènes naturelles et à l'imagerie médicale dans divers contextes linguistiques.

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Sources

  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

Comment citer cette page

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

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ScholarGateMultilingual Semantic Segmentation (Multilingual Semantic Segmentation (Cross-Lingual Scene Parsing)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/deep-learning/multilingual-semantic-segmentation · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026