Сегментация изображений

Сегментация изображения присваивает каждому пикселю изображения категорию, создавая карту, на которой каждый регион помечен тем, что он представляет: человек, небо, автомобиль, здание, дерево, дорога и т. д. Такое понимание на уровне пикселей позволяет инструментам по-разному обрабатывать различные части изображения, выборочно применяя операции в зависимости от содержимого, а не положения. Существует три основных типа: семантическая сегментация (маркировка категорий пикселей), сегментация экземпляров (различение отдельных объектов одного типа) и паноптическая сегментация (объединение обоих).\n\nАвтономные автомобильные системы используют сегментацию изображений, чтобы понять окружающую среду в реальном времени. Система сегментирует каждый кадр видео на дорожное покрытие, разметку, транспортные средства, пешеходов, дорожные знаки и препятствия. Каждый сегментированный регион вызывает разные решения по вождению. Хотя это критически важное для безопасности приложение, далекое от редактирования фотографий, базовая технология та же самая — и достижения в одной области превосходятnefдругие.\n\nПри редактировании фотографий сегментация позволяет выполнять операции с учетом содержимого, которые были невозможны с помощью традиционных инструментов. Редактор может выбрать все пиксели неба, чтобы заменить небо, не затрагивая здания. Ретушер-портретист может применять сглаживание кожи только к участкам лица, сохраняя при этом волосы и одежду острыми. Редактор ландшафта может увеличить насыщенность листвы, сохраняя при этом другие элементы нетронутыми. Все эти операции требуют, чтобы инструмент знал, что представляет собой каждый пиксель.\n\nМагическая Magic Eraserсегментация изображений как основа конвейера редактирования. Когда пользователь проводит кистью по объекту, чтобы удалить его, сегментация определяет полную границу объекта, даже если мазок кисти был неточным. Фон EBackground Erasertation для идентификации и отделения объекта от фона. AI Enhance использует seAI Enhance для применения различных стратегий улучшения к различным областям изображения. Модель сегментации обрабатывает изображения за миллисекунды, обеспечивая обратную связь в режиме реального времени при взаимодействии пользователей с инструментами редактирования, а ее точность напрямую определяет точность каждой последующей операции в конвейере, что делает ее, возможно, самым важным компонентом искусственного интеллекта во всей архитектуре продукта.