이 번역 페이지는 최신 내용을 담고 있지 않습니다. 최신 내용을 영문으로 보려면 여기를 클릭하십시오.
의미론적 분할
의미론적 영상 분할
의미론적 분할은 영상의 각 픽셀을 클래스 레이블(꽃, 사람, 도로, 하늘, 자동차 등)과 연결합니다. 영상 레이블 지정기 앱과 비디오 레이블 지정기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 픽셀에 레이블을 지정하고 신경망 훈련을 위해 레이블 데이터를 내보낼 수 있습니다.
앱
영상 레이블 지정기 | 컴퓨터 비전 응용 분야에서 영상에 레이블 지정 |
비디오 레이블 지정기 | Label video for computer vision applications |
함수
도움말 항목
시작하기
- Label Pixels for Semantic Segmentation
Label pixels for training a semantic segmentation network by using a labeling app. - How Labeler Apps Store Exported Pixel Labels
Learn how the labeling apps store pixel label data. - Choose Function to Visualize Detected Objects
Compare visualization functions. - 딥러닝을 사용한 의미론적 분할 시작하기
딥러닝을 사용하여 클래스를 기준으로 객체를 분할합니다. - Getting Started with Point Clouds Using Deep Learning
Understand how to use point clouds for deep learning.
의미론적 분할을 위한 훈련 데이터 만들기
- Datastores for Deep Learning (Deep Learning Toolbox)
Learn how to use datastores in deep learning applications. - Training Data for Object Detection and Semantic Segmentation
Create training data for object detection or semantic segmentation using the Image Labeler or Video Labeler. - Get Started with Image Preprocessing and Augmentation for Deep Learning
Preprocess data for deep learning applications with deterministic operations such as resizing, or augment training data with randomized operations such as random cropping.