Imágenes de segmentos semánticos
La segmentación semántica es una tarea de alto nivel que es esencial para la comprensión de la escena: las aplicaciones incluyen vehículos de conducción automática, realidad virtual, interacción hombre-computadora, etc. Mientras que la clasificación de imágenes hace una predicción para toda la imagen, la segmentación semántica pretende clasificar cada píxel de la imagen en clases constitutivas. Este ejemplo, muestra cómo utilizar una red de segmentación de imagen previamente entrenada. Este modelo también puede ajustarse a datos específicos utilizando NetTrain.
Obtenga 
desde el Repositorio de la red neuronal y copie la función de evaluación desde su página de recursos.
Definir la lista de etiquetas para este modelo. Los números enteros en la salida del modelo corresponden a elementos en la lista de etiquetas.
Escriba una función para visualizar cada píxel de acuerdo con su clase de segmentación y superponga la segmentación sobre la imagen original. Si bien no es perfecto, puede ver que la mayoría de los objetos se han segmentado correctamente.
