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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. - 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.
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.