Segmentação semântica
A segmentação semântica atribui um rótulo de classe a cada pixel de uma imagem, produzindo um mapa denso e anotado por categoria da cena. Diferentemente da detecção de objetos, que desenha caixas delimitadoras, ela delineia a extensão espacial exata de cada classe, tornando-a indispensável em imagens médicas, direção autônoma, análise de satélite e qualquer tarefa onde os limites precisos das regiões são importantes.
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Fontes
- Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T. (2015). Fully convolutional networks for semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semantic Segmentation (Dense Pixel-wise Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/semantic-segmentation
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