Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La segmentation d’images est une étape cruciale dans le traitement d’images et la vision par ordinateur. Elle permet de diviser une image en plusieurs segments ou régions pour faciliter l’analyse et l’interprétation. Il existe plusieurs types de segmentation d'images, chacun ayant des objectifs et des applications spécifiques.
La segmentation sémantique vise à classer chaque pixel d'une image dans une catégorie particulière. Par exemple, dans une photo d’une rue, chaque pixel appartiendra à des catégories telles que "voiture", "piéton", "route", etc. Cette approche est utilisée principalement dans des applications où l'identification de différents éléments au sein d'une scène est nécessaire.
La segmentation d'instance est une extension de la segmentation sémantique. Elle non seulement classifie chaque pixel, mais identifie également des instances individuelles d'objets. Par exemple, elle peut non seulement distinguer les voitures des piétons, mais aussi différencier plusieurs voitures entre elles.
La segmentation panoptique combine les avantages des deux types précédents en classifiant chaque pixel en tant qu'élément de classes d'objets ou de classes de choses tout en identifiant leurs instances. Cette méthode fusionne la segmentation sémantique et la segmentation d’instance pour une compréhension unifiée et exhaustive de l’image.
Ces trois types de segmentation d'images permettent une analyse fine et détaillée des scènes visuelles, ce qui est essentiel dans de nombreuses applications modernes de la vision par ordinateur.