Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La segmentation d'images est une étape cruciale dans le traitement et l'analyse des images. Elle consiste à diviser une image en plusieurs segments ou régions, en fonction de certaines caractéristiques comme la couleur, l'intensité, la texture, ou d'autres propriétés. Cette division permet de simplifier l'image et de la rendre plus facile à analyser.
La segmentation sémantique vise à attribuer un label ou une catégorie à chaque pixel de l'image. Par exemple, dans une image contenant une route avec des voitures, la segmentation sémantique classificera tous les pixels appartenant à la route comme "route" et ceux appartenant aux voitures comme "voiture". Cependant, elle ne distingue pas entre différentes instances d'un même objet. Cela signifie que deux voitures différentes seront étiquetées de la même manière.
En revanche, la segmentation d'instance non seulement catégorise chaque pixel, mais différencie également entre les objets multiples de la même catégorie. Par conséquent, chacune des voitures dans l'image précédent sera non seulement classée comme "voiture", mais chaque voiture individuelle aura un label distinct.
Plusieurs techniques de segmentation d'image sont utilisées en fonction de l'application et de la complexité de la tâche.
La segmentation d'images est un domaine florissant avec des implications considérables dans diverses applications comme la reconnaissance faciale, la conduite autonome et l'analyse d'images médicales. La compréhension de ces concepts est essentielle pour toute personne travaillant dans le domaine de la vision par ordinateur.