Segmentazione Semantica Ottimizzata (Fine-Tuned Semantic Segmentation)
La segmentazione semantica ottimizzata adatta una rete neurale profonda pre-addestrata su un ampio dataset con etichette a livello di pixel (ad esempio, un backbone pre-addestrato su ImageNet con una "encoder-decoder head" addestrata su COCO o Cityscapes) a un nuovo dominio target, continuando l'addestramento su immagini annotate specifiche del dominio. Il risultato è un modello che assegna un'etichetta di classe a ogni pixel di un'immagine, sfruttando le ricche rappresentazioni visive apprese da una quantità di dati di gran lunga superiore a quella che il solo dominio target potrebbe fornire.
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Fonti
- Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T. (2015). Fully convolutional networks for semantic segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3431–3440. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298965 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Semantic Segmentation (Transfer Learning for Dense Pixel-wise Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/fine-tuned-semantic-segmentation
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