Segmente imagens semanticamente
A segmentação semântica é uma tarefa de alto nível que é essencial para o entendimento do cenário: os aplicativos incluem veículos autônomos, realidade virtual, interação humano-computador etc. Enquanto a classificação de imagens faz uma previsão para a imagem inteira, a segmentação semântica visa classificar cada pixel da imagem em classes constituintes. Este exemplo mostra como usar uma rede de segmentação de imagens pré-treinada. Este modelo também pode ser ajustado para dados específicos usando NetTrain.
Obtenha uma rede pré-treinada do repositório de rede neural e copie a função de execução de sua página de recursos.
Defina a lista de legendas para este modelo. Números inteiros na saída do modelo correspondem a elementos na lista de legendas.
Escreva uma função para visualizar cada pixel de acordo com sua classe de segmentação e sobreponha a segmentação sobre a imagem original. Embora não seja perfeito, você pode ver que a maioria dos objetos foi segmentada corretamente.
