Вхід до Art of DSСтворіть акаунт Art of DS

Ми надішлемо на пошту посилання й шестизначний код. Увійти можна будь-яким із них; пароля немає.Введіть свою пошту. Ми надішлемо посилання й шестизначний код, щоб її підтвердити, — пароль не потрібен. Акаунт безкоштовний.

Ви повернетеся на цю сторінку, туди, де зупинилися.

Уже маєте акаунт? З тією самою адресою ви просто ввійдете.

складність 3/5

Semantic segmentation

Визначення

Мітка класу для кожного пікселя. Вихід має той самий розмір, що й вхід, а це змушує мережу набути форми «енкодер–декодер» і робить піксельну точність марним способом її оцінювати.

Спершу прочитайте Convolutional neural network Увесь шлях — на мапі

Формула

\mathrm{IoU}_c = \frac{|P_c \cap G_c|}{|P_c \cup G_c|} \qquad \mathrm{mIoU} = \frac{1}{|C|}\sum_{c \in C} \mathrm{IoU}_c

Інтуїція

Виявлення об’єктів відповідає на питання «що тут є і приблизно де». Семантична сегментація відповідає на нього для кожного пікселя. d2l прямо проводить контраст: «на відміну від виявлення об’єктів, семантична сегментація розпізнає й розуміє, що є на зображеннях, на рівні пікселів: її розмітка та прогнозування семантичних областей відбуваються на рівні пікселів. Порівняно з виявленням об’єктів, межі, розмічені в семантичній сегментації на рівні пікселів, очевидно дрібніші» [1, §14.9].

Звідси два наслідки, і вони організовують решту цієї сторінки. Вихід має ту саму форму, що й вхід, тож архітектура має спершу стиснутися, а потім знову вирости. А класи за самою побудовою дико незбалансовані — більшість пікселів на більшості зображень є фоном, — тож очевидна метрика нічого не варта.

Формальне визначення

Як це працює

Де застосовується

Чому і коли

Практичний приклад

Типові помилки

З доступом

Прочитайте решту сторінки

Один платіж відкриває кожну сторінку й кожен квіз. Щоб читати безкоштовні, акаунт не потрібен.

Решта цієї сторінки: 6 розділів, перелічених вище, з ілюстрацією та практичним прикладом
Усі 108 закритих сторінок, і кожна нова, що з’явиться згодом
Квіз на кожній сторінці й підсумковий тест

У вас є доступДивитися ціни

Закритий текст узагалі не надходить до вашого браузера: ні на сторінці, ні в пошуку, ні в стрічці.

Перевірте себе

3 запитання

Запитання до цієї сторінки входять у доступ. Їх перевіряє сервер, тож відповіді лишаються там, доки ви не дасте свою.

Відкрити всі квізи

Джерела

Zhang, Lipton, Li, Smola. Dive into Deep Learning — Semantic Segmentationbook · звірено 2026-09-14https://d2l.ai/chapter_computer-vision/semantic-segmentation-and-dataset.html
Zhang, Lipton, Li, Smola. Dive into Deep Learning — Fully Convolutional Networksbook · звірено 2026-09-14https://d2l.ai/chapter_computer-vision/fcn.html
Ronneberger, Fischer, Brox. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (2015)paperhttps://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1505.04597