बहुविध शब्दार्थ विभाजन (Multimodal Semantic Segmentation)
बहुविध शब्दार्थ विभाजन प्रत्येक पिक्सेल को एक शब्दार्थ वर्ग लेबल निर्दिष्ट करता है, जो दो या दो से अधिक सेंसर तौर-तरीकों से प्राप्त सूचना को एकीकृत करके किया जाता है — सबसे आम तौर पर RGB छवियों को गहराई मानचित्र (RGB-D), LiDAR पॉइंट क्लाउड, थर्मल कैमरे, या पाठ्य विवरणों के साथ जोड़ा जाता है। डीप एन्कोडर-डिकोडर नेटवर्क प्रत्येक तौर-तरीके से पूरक संकेतों को संरेखित और एकीकृत करना सीखते हैं, जिससे किसी भी एकल-तौर-तरीके वाले दृष्टिकोण की तुलना में अधिक सघन और सटीक विभाजन प्राप्त होता है।
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स्रोत
- Hazirbas, C., Ma, L., Domokos, C., & Cremers, D. (2016). FuseNet: Incorporating Depth into Semantic Segmentation via Fusion-based CNN Architecture. In Proceedings of the Asian Conference on Computer Vision (ACCV). Springer. link ↗
- Zhang, J., Liu, H., Yang, K., Hu, X., Liu, R., & Stiefelhagen, R. (2023). CMX: Cross-Modal Fusion for RGB-X Semantic Segmentation with Transformers. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(12), 14801–14813. DOI: 10.1109/TITS.2023.3300537 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Semantic Segmentation (Multi-Sensor Pixel-Level Scene Understanding). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/multimodal-semantic-segmentation
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