La segmentación semántica es una técnica de aprendizaje profundo que clasifica los píxeles de la imagen en clases predefinidas. El objetivo es asignar una etiqueta a cada píxel de una imagen, lo que permite diferenciar los objetos y sus límites en la imagen. Esto es útil en varias aplicaciones, como vehículos autónomos, imágenes médicas y análisis de imágenes satelitales. En los vehículos autónomos, la segmentación semántica se puede utilizar para identificar los límites de las carreteras, las señales de tráfico y los peatones. En imágenes médicas, se puede utilizar para segmentar tumores y otras estructuras importantes en exploraciones médicas. El enfoque utiliza redes neuronales convolucionales (CNN) para analizar una imagen y producir un mapa de segmentación que define los objetos y sus límites. La salida es una imagen segmentada donde cada píxel está etiquetado, comprendiendo claramente los objetos y sus relaciones dentro de la imagen.
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https://www.technologyhq.org/semantic-segmentation-what-is-it-and-how-does-it-help/
