画像の分割

画像セグメンテーションでは、画像内のすべてのピクセルがカテゴリに割り当てられ、各領域が人、空、車、建物、木、道路などを表すものでラベル付けされた地図が作成されます。このピクセルレベルの理解により、ツールは画像のさまざまな部分を異なる方法で処理し、位置ではなく内容に基づいて選択的に操作を適用できるようになります。セマンティック セグメンテーション (ピクセル カテゴリのラベル付け)、インスタンス セグメンテーション (同じタイプの個々のオブジェクトを区別)、パノプティック セグメンテーション (両方の組み合わせ) の 3 つの主なタイプがあります。\n\n自動運転車システムは、画像セグメンテーションを使用して環境をリアルタイムで理解します。このシステムは、ビデオのすべてのフレームを路面、車線境界線、車両、歩行者、交通標識、障害物に分割します。セグメント化された各領域は、異なる運転決定を引き起こします。これは写真編集とは程遠い安全性が重要なアプリケーションですが、基盤となるテクノロジーは同じであり、ある分野が他の分野でも進歩しています。\n\n写真編集の場合、セグメンテーションにより、従来のツールでは不可能だったコンテンツを意識した操作が可能になります。編集者は、建物に影響を与えることなく、すべての空のピクセルを選択して空を置き換えることができます。ポートレート レタッチャーは、髪や衣服を鮮明に保ちながら、顔の領域のみにスキン スムージングを適用できます。ランドスケープエディターを使用すると、他の要素には手を加えずに、葉の彩度を高めることができます。これらすべての操作では、ツールが各ピクセルが何を表しているかを認識する必要があります。\n\n編集パイプラインの基礎としての Magic Magic Eraser画像セグメンテーション。ユーザーがオブジェクトを削除するためにオブジェクトをブラシすると、ブラシ ストロークが不正確であっても、セグメンテーションによって完全なオブジェクトの境界が識別されます。背景 EBackground Erasertation は、被写体を背景から識別して分離します。 AI Enhance は seAI Enhance を使用して、さまざまな画像領域にさまざまな強化戦略を適用します。セグメンテーション モデルはミリ秒単位で画像を処理し、ユーザーが編集ツールを操作するときにリアルタイムのフィードバックを可能にします。また、その精度がパイプライン内での後続のすべての操作の精度を直接決定するため、おそらく製品アーキテクチャ全体で最も重要な AI コンポーネントとなっています。