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

`combine`	여러 데이터저장소의 데이터 결합
`countEachLabel`	Count occurrence of pixel or box labels
`groundTruth`	Ground truth label data
`imageDatastore`	이미지 데이터의 데이터저장소
`pixelLabelDatastore`	Datastore for pixel label data
`pixelLabelTrainingData`	Create training data for semantic segmentation from ground truth

`balancePixelLabels`	Balance pixel labels by oversampling block locations in large images (R2020a 이후)
`imwarp`	영상에 기하 변환 적용
`imcrop`	영상 자르기
`imresize`	이미지 크기 조정
`transform`	데이터저장소 변환
`randomAffine2d`	Create randomized 2-D affine transformation (R2019b 이후)
`randomWindow2d`	Randomly select rectangular region in image (R2021a 이후)
`centerCropWindow2d`	사각 형태의 가운데 자르기 창 만들기 (R2019b 이후)

`deeplabv3plusLayers`	(To be removed) Create DeepLab v3+ convolutional neural network for semantic image segmentation (R2019b 이후)
`dicePixelClassificationLayer`	(To be removed) Create pixel classification layer using generalized Dice loss for semantic segmentation (R2019b 이후)
`fcnLayers`	(To be removed) Create fully convolutional network layer graph for semantic segmentation
`pixelClassificationLayer`	(To be removed) Create pixel classification layer for semantic segmentation
`segnetLayers`	(To be removed) Create SegNet layer graph for semantic segmentation
`unetLayers`	(To be removed) Create U-Net layers for semantic segmentation
`unet3dLayers`	(To be removed) Create 3-D U-Net layers for semantic segmentation of volumetric images (R2019b 이후)
`focalCrossEntropy`	Compute focal cross-entropy loss (R2020b 이후)

semanticseg Semantic image segmentation using deep learning

`labeloverlay`	2차원 영상에 레이블 행렬 영역 겹치기
`volshow`	Display volume
`insertObjectMask`	Insert masks in image or video stream (R2020b 이후)

`evaluateSemanticSegmentation`	Evaluate semantic segmentation data set against ground truth
`bfscore`	Contour matching score for image segmentation
`dice`	영상 분할을 위한 Sørensen-Dice 유사성 계수
`generalizedDice`	Generalized Sørensen-Dice similarity coefficient for image segmentation (R2021a 이후)
`jaccard`	영상 분할을 위한 자카드 유사성 계수
`segmentationConfusionMatrix`	Confusion matrix of multi-class pixel-level image segmentation (R2020b 이후)
`semanticSegmentationMetrics`	Semantic segmentation quality metrics

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.
Getting Started with Mask R-CNN for Instance Segmentation
Perform multiclass instance segmentation using Mask R-CNN and deep learning.
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.

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.