Segmentazione semantica
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La segmentazione semantica è un'attività fondamentale della computer vision che prevede l'assegnazione di un'etichetta di classe specifica a ogni singolo pixel di un'immagine. A differenza di altri metodi che potrebbero identificare gli oggetti con delle caselle o assegnare una singola etichetta a un'intera immagine, la segmentazione semantica crea una mappa densa e pixel-perfetta delle diverse categorie semantiche presenti. In questo modo si ottiene una comprensione ricca e dettagliata del contenuto dell'immagine, delineando la forma e la posizione esatta di ogni categoria, come "strada", "cielo", "edificio" o "persona". È una tecnica fondamentale nelle scene in cui la comprensione del contesto e della disposizione è importante quanto l'identificazione dei singoli oggetti.
Applicazioni del mondo reale
La comprensione dettagliata della scena fornita dalla segmentazione semantica è fondamentale in molti campi:
- Veicoli autonomi: Affinché un'auto a guida autonoma possa navigare in sicurezza, deve comprendere completamente l'ambiente circostante. La segmentazione semantica viene utilizzata per identificare le aree percorribili (strada), le aree non percorribili (marciapiedi, edifici) e la posizione di pedoni, ciclisti e altri veicoli con una precisione a livello di pixel. Ciò consente di pianificare e decidere percorsi più sicuri. Per saperne di più sul ruolo dell'intelligenza artificiale nei veicoli autonomi.
- Analisi delle immagini mediche: In medicina, la precisione è fondamentale. La segmentazione semantica aiuta a delineare automaticamente organi, tumori, lesioni e altre strutture anatomiche in scansioni come risonanze magnetiche e TAC. Questo aiuta i radiologi nella diagnosi, nella pianificazione del trattamento e nel monitoraggio della progressione della malattia. Per saperne di più su come l'IA viene applicata all'imaging medico.
- Analisi delle immagini satellitari: Per le applicazioni geospaziali, la segmentazione semantica viene utilizzata per classificare la copertura del suolo dalle immagini satellitari. Ciò può essere utilizzato per la pianificazione urbana (identificazione di edifici, strade e spazi verdi), il monitoraggio ambientale (monitoraggio della deforestazione o dei corpi idrici) e l'agricoltura di precisione.
- Robotica: I robot utilizzano la segmentazione semantica per comprendere l'ambiente in cui operano, consentendo loro di distinguere tra pavimenti, pareti, oggetti con cui interagire e ostacoli da evitare. Questo è fondamentale per le attività di navigazione e manipolazione in ambienti complessi come magazzini o case. Per saperne di più sull'integrazione della computer vision nella robotica.
Distinzioni chiave rispetto ad altri compiti
È importante differenziare la segmentazione semantica dalle attività di computer vision correlate:
- Segmentazione delle istanze: È l'attività più strettamente correlata. Sebbene entrambe eseguano una classificazione a livello di pixel, la segmentazione delle istanze fa un passo avanti distinguendo tra le singole istanze della stessa classe di oggetti. Ad esempio, in un'immagine con tre auto, la segmentazione semantica etichetterebbe tutti i pixel delle auto semplicemente come "auto". Al contrario, la segmentazione di istanza identificherebbe "auto 1", "auto 2" e "auto 3" come oggetti separati.
- Rilevamento di oggetti: Questo compito identifica la presenza e la posizione degli oggetti all'interno di un'immagine, disegnando un rettangolo di selezione intorno a ciascuno di essi e assegnando un'etichetta di classe. Non fornisce informazioni sulla forma dell'oggetto o sui pixel che lo compongono.
- Segmentazione panottica: Questo compito può essere visto come un'unificazione della segmentazione semantica e di istanza. Mira a fornire una comprensione completa della scena assegnando un'etichetta di classe a ogni pixel (come la segmentazione semantica) e identificando in modo univoco ogni istanza di oggetto (come la segmentazione di istanza).
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