Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La segmentation sémantique est une technique de traitement d'images visant à attribuer une étiquette à chaque pixel d'une image. Contrairement à d'autres types de segmentation, la segmentation sémantique ne distingue pas les objets individuels; au lieu de cela, elle classe tous les pixels appartenant à la même catégorie sous une même étiquette.
L'objectif principal de la segmentation sémantique est de comprendre le contenu d’une image de manière plus détaillée. Par exemple, dans une scène de route, la segmentation sémantique permet de différencier les routes, les voitures, les piétons, les trottoirs, etc. Cela est particulièrement utile dans des domaines comme la vidéosurveillance, où la différenciation entre les objets est cruciale.
La segmentation sémantique est essentielle dans plusieurs domaines: Vision par ordinateur: Elle aide à comprendre et à interpréter les images pour diverses applications comme la conduite autonome. Médical: Elle est utilisée pour segmenter les différentes structures organiques dans les images médicales telles que les IRM et les scanners. Robotique: Aide les robots à naviguer et interagir de manière plus intelligente avec leur environnement.
Il existe plusieurs techniques pour la segmentation sémantique: Algorithms Basés sur l'apprentissage profond (Deep Learning): Ces techniques comprennent des modèles comme UNet et SegNet qui sont souvent utilisés pour obtenir une segmentation précise. Approches Classiques: Bien que les techniques basées sur le deep learning soient les plus courantes aujourd'hui, des méthodes classiques comme le seuillage par cellules et les méthodes basées sur les graphes sont également utilisées.
La segmentation sémantique est une composante cruciale du traitement et de l'analyse d'images modernes. En attribuant des étiquettes spécifiques à chaque pixel, elle permet une compréhension approfondie et systématique des images, ce qui est indispensable pour de nombreuses applications.