Сегментация в машинном обучении относится к процессу разделения изображения, текста или других данных на части или сегменты для упрощения анализа или выделения важных функций. Цель состоит в том, чтобы определить отдельные и значимые части данных для дальнейшей обработки или анализа. Введение Сегментация в машинном обучении — это процесс разделения большого набора данных на более мелкие однородные подмножества или сегменты. Цель сегментации — разделить данные на значимые части, которые..

Функции потерь - один из важных компонентов методов сегментации медицинских изображений на основе глубокого обучения. За последние четыре года было предложено более 20 функций потерь для различных задач сегментации. Большинство из них можно использовать в любых задачах сегментации в режиме plug-and-play. В этом блоге Мы представляем систематическую таксономию для сортировки существующих функций потерь по четырем значимым категориям. Это помогает выявить связи и фундаментальное..

В компьютерном зрении есть много интересных задач, одна из которых - обнаружение объектов и сегментация на изображении. Обнаружение объектов пытается спрогнозировать ограничивающую рамку для каждого типа объекта, представленного в наборе данных, и его оценку (достоверность класса объекта). А сегментация предсказывает границы для объекта - маски . Я хочу объяснить, как извлечь область интереса (ROI) с помощью операций объединения и согласования. И какая разница между этими..