Techniki segmentacji obrazu [Wdrażanie krok po kroku]

Co widzisz jako pierwsze, gdy patrzysz na swoje selfie? Twoja twarz, prawda? Możesz dostrzec swoją twarz, ponieważ twój mózg jest w stanie zidentyfikować twoją twarz i oddzielić ją od reszty obrazu (tła).

Teraz, gdybyś chciał, aby komputer rozpoznał Twoją twarz na selfie, czy byłby w stanie to zrobić?

Tak, pod warunkiem, że może przeprowadzić segmentację obrazu.

W dzisiejszym artykule omówimy segmentację obrazu i wszystkie jej główne aspekty, w tym różne techniki segmentacji obrazu, których możesz użyć. Jest to jednak długa lektura, dlatego zalecamy dodanie tego artykułu do zakładek, aby móc do niego wrócić później.

Zanim zaczniemy omawiać różne techniki segmentacji w przetwarzaniu obrazu, powinniśmy najpierw dowiedzieć się: „Co to jest segmentacja obrazu?”

Co to jest segmentacja obrazu?

Segmentacja obrazu to gałąź cyfrowego przetwarzania obrazu, która skupia się na podziale obrazu na różne części zgodnie z ich cechami i właściwościami. Podstawowym celem segmentacji obrazu jest uproszczenie obrazu w celu łatwiejszej analizy. W segmentacji obrazu dzielisz obraz na różne części, które mają podobne atrybuty. Części, w których dzielisz obraz, nazywane są obiektami obrazu.

To pierwszy krok do analizy obrazu. Bez przeprowadzenia segmentacji obrazu wykonanie komputerowych implementacji wizji byłoby dla Ciebie prawie niemożliwe.

Korzystając z technik segmentacji obrazu, można dzielić i grupować piksele z obrazu, przypisywać im etykiety i klasyfikować dalsze piksele zgodnie z tymi etykietami. Możesz rysować linie, określać granice i oddzielać poszczególne obiekty (ważne komponenty) na obrazie od pozostałych obiektów (nieważne komponenty).

W uczeniu maszynowym możesz wykorzystać etykiety wygenerowane z segmentacji obrazu do nadzorowanych i nienadzorowanych szkoleń. Pozwoliłoby to na rozwiązanie wielu problemów biznesowych.

Przykładem byłoby lepsze zrozumienie, jak działa segmentacja obrazu.

Spójrz na poniższy obraz.

Źródło

Tutaj możesz zobaczyć krzesło ustawione na środku drogi. Używając segmentacji obrazu, możesz oddzielić krzesło od obrazu. Co więcej, możesz użyć wielu technik segmentacji obrazu, aby uzyskać różne wyniki. Na przykład, jeśli chcesz użyć obrazu z wieloma krzesłami, musisz użyć segmentacji semantycznej.

Z drugiej strony, jeśli chcesz zidentyfikować każde krzesło obecne na obrazie, takie jak poniższy, musisz użyć segmentacji instancji:

Źródło

Dlaczego segmentacja obrazu jest konieczna?

Segmentacja obrazu jest ważnym aspektem wizji komputerowej i ma wiele zastosowań w wielu branżach. Niektóre z godnych uwagi obszarów, w których szeroko stosowana jest segmentacja obrazu, to:

1. Rozpoznawanie twarzy

Technologia rozpoznawania twarzy obecna w Twoim iPhonie i zaawansowane systemy bezpieczeństwa wykorzystują segmentację obrazu do identyfikacji Twojej twarzy. Musi być w stanie zidentyfikować unikalne cechy Twojej twarzy, aby żadna niepożądana osoba nie mogła uzyskać dostępu do Twojego telefonu lub systemu.

2. Identyfikacja tablic rejestracyjnych

Wiele sygnalizacji świetlnej i kamer używa identyfikacji tablic rejestracyjnych do naliczania mandatów i pomocy w przeszukaniach. Technologia identyfikacji tablic rejestracyjnych umożliwia systemowi drogowemu rozpoznanie samochodu i uzyskanie informacji o jego własności. Wykorzystuje segmentację obrazu, aby oddzielić tablicę rejestracyjną i zawarte w niej informacje od pozostałych obiektów znajdujących się w jego polu widzenia. Ta technologia znacznie uprościła proces nakładania grzywien dla rządów.

3. Wyszukiwanie oparte na obrazach

Google i inne wyszukiwarki, które oferują narzędzia wyszukiwania oparte na obrazach, wykorzystują techniki segmentacji obrazów, aby zidentyfikować obiekty obecne na obrazie i porównać ich wyniki z odpowiednimi obrazami, które znaleźli, aby uzyskać wyniki wyszukiwania.

4. Obrazowanie medyczne

W sektorze medycznym wykorzystujemy segmentację obrazu do lokalizacji i identyfikacji komórek nowotworowych, pomiaru objętości tkanek, przeprowadzania wirtualnych symulacji chirurgicznych i nawigacji wewnątrzoperacyjnej. Segmentacja obrazu ma wiele zastosowań w sektorze medycznym. Pomaga w identyfikacji dotkniętych obszarów i zaplanowaniu leczenia.

Oprócz tych zastosowań segmentacja obrazu ma zastosowanie w produkcji, rolnictwie, bezpieczeństwie i wielu innych sektorach. W miarę jak nasze technologie widzenia komputerowego stają się coraz bardziej zaawansowane, zastosowanie technik segmentacji obrazu odpowiednio wzrośnie.

Na przykład niektórzy producenci zaczęli stosować techniki segmentacji obrazu w celu znalezienia wadliwych produktów. Tutaj algorytm przechwyciłby tylko niezbędne elementy z obrazu obiektu i sklasyfikował je jako wadliwe lub optymalne. System ten zmniejsza ryzyko błędów ludzkich i usprawnia proces testowania dla organizacji.

Typowe implementacje klasyfikacji obrazów są w Python, C, C++ i Matlab.

Jakie są rodzaje segmentacji obrazu?

Segmentacja obrazu to bardzo szeroki temat i ma różne sposoby podejścia do tego procesu. Możemy sklasyfikować segmentację obrazu według następujących parametrów:

1. Klasyfikacja oparta na podejściu

W najbardziej podstawowym sensie segmentacja obrazu to identyfikacja obiektu. Algorytm nie może klasyfikować różnych komponentów bez uprzedniego zidentyfikowania obiektu. Od prostych do skomplikowanych wdrożeń, wszystkie segmentacje obrazu działają w oparciu o identyfikację obiektów.

Możemy więc klasyfikować metody segmentacji obrazu na podstawie sposobu, w jaki algorytmy identyfikują obiekty, czyli zbierają podobne piksele i oddzielają je od niepodobnych. Istnieją dwa podejścia do wykonania tego zadania:

Podejście oparte na regionach (wykrywanie podobieństwa)

W tej metodzie wykrywasz podobne piksele na obrazie zgodnie z wybranym progiem, scalaniem regionów, rozszerzaniem regionów i powiększaniem regionów. Klastrowanie i podobne algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują tę metodę do wykrywania nieznanych funkcji i atrybutów. Algorytmy klasyfikacji stosują to podejście do wykrywania cech i rozdzielania według nich segmentów obrazu.

Podejście oparte na granicach (wykrywanie nieciągłości)

Podejście oparte na granicach jest przeciwieństwem podejścia regionalnego do identyfikacji obiektów. W przeciwieństwie do wykrywania opartego na regionie, gdzie można znaleźć piksele o podobnych cechach, w podejściu opartym na granicach znajdują się piksele, które są do siebie niepodobne. Wykrywanie punktów, wykrywanie krawędzi, wykrywanie linii i podobne algorytmy wykorzystują tę metodę, w której wykrywają krawędzie odmiennych pikseli i odpowiednio oddzielają je od reszty obrazu.

2. Klasyfikacja oparta na technice

Oba podejścia mają swoje odrębne techniki segmentacji obrazu. Stosujemy te techniki zgodnie z rodzajem obrazu, który chcemy przetwarzać i analizować oraz rodzajem wyników, jakie chcemy z niego uzyskać.

Na podstawie tych parametrów możemy podzielić algorytmy segmentacji obrazu na następujące kategorie:

Techniki strukturalne

Algorytmy te wymagają posiadania danych strukturalnych używanego obrazu. Obejmuje to piksele, rozkłady, histogramy, gęstość pikseli, rozkład kolorów i inne istotne informacje. Następnie musisz mieć dane strukturalne dotyczące regionu, który musisz oddzielić od obrazu.

Będziesz potrzebować tych informacji, aby algorytm mógł zidentyfikować region. Algorytmy, których używamy w tych implementacjach, są oparte na podejściu regionalnym.

Techniki stochastyczne

Algorytmy te wymagają informacji o dyskretnych wartościach pikseli obrazu, zamiast struktury wymaganej części obrazu. Dzięki temu nie wymagają dużej ilości informacji do przeprowadzenia segmentacji obrazu i są przydatne, gdy musisz pracować z wieloma obrazami. Algorytmy uczenia maszynowego, takie jak grupowanie K-średnich i algorytmy ANN, należą do tej kategorii.

Techniki hybrydowe

Jak można się domyślić z nazwy, algorytmy te wykorzystują zarówno metody stochastyczne, jak i strukturalne. Oznacza to, że wykorzystują informacje strukturalne wymaganego regionu i informacje o dyskretnych pikselach całego obrazu do przeprowadzenia segmentacji obrazu.

Jakie są rodzaje technik segmentacji obrazu?

Teraz, gdy znamy różne podejścia i rodzaje technik segmentacji obrazu, możemy zacząć omawiać szczegóły. Poniżej przedstawiono podstawowe typy technik segmentacji obrazu:

1. Segmentacja progowa
2. Segmentacja oparta na krawędziach
3. Segmentacja oparta na regionach
4. Segmentacja zlewni
5. Algorytmy segmentacji oparte na klastrach
6. Sieci neuronowe do segmentacji

Omówmy szczegółowo każdą z tych technik, aby zrozumieć ich właściwości, zalety i ograniczenia:

1. Segmentacja progowa

Najprostszą metodą segmentacji w przetwarzaniu obrazu jest metoda progowa. Dzieli piksele w obrazie, porównując intensywność piksela z określoną wartością (próg). Jest to przydatne, gdy wymagany obiekt ma większą intensywność niż tło (niepotrzebne części).

Wartość progową (T) można uznać za stałą, ale będzie działać tylko wtedy, gdy obraz ma bardzo mało szumu (niepotrzebne informacje i dane). Możesz utrzymać wartość progową stałą lub dynamiczną zgodnie z własnymi wymaganiami.

Metoda progowania przekształca obraz w skali szarości w obraz binarny, dzieląc go na dwa segmenty (sekcje wymagane i niewymagane).

Według różnych wartości progowych możemy podzielić segmentację progową na następujące kategorie:

Proste progowanie

W tej metodzie zastępujesz piksele obrazu białymi lub czarnymi. Teraz, jeśli intensywność piksela w określonej pozycji jest mniejsza niż wartość progowa, zamieniłbyś ją na czerń. Z drugiej strony, jeśli jest wyższy niż próg, zamieniłbyś go na biały. Jest to proste progowanie i jest szczególnie odpowiednie dla początkujących w segmentacji obrazu.

Binaryzacja Otsu

W prostym progowaniu wybrałeś stałą wartość progową i użyłeś jej do przeprowadzenia segmentacji obrazu. Jak jednak ustalisz, że wybrana przez Ciebie wartość była właściwa? Chociaż najprostszą metodą na to jest przetestowanie różnych wartości i wybranie jednej, nie jest to najbardziej wydajna.

Zrób zdjęcie z histogramem mającym dwa szczyty, jeden dla pierwszego planu, a drugi dla tła. Korzystając z binaryzacji Otsu, możesz przyjąć przybliżoną wartość środka tych pików jako wartość progową.

W przypadku binaryzacji Otsu wartość progową oblicza się na podstawie histogramu obrazu, jeśli obraz jest bimodalny.

Ten proces jest dość popularny w przypadku skanowania dokumentów, rozpoznawania wzorów i usuwania niepotrzebnych kolorów z pliku. Ma jednak wiele ograniczeń. Nie można go używać do obrazów, które nie są bimodalne (obrazy, których histogramy mają wiele pików).

Adaptacyjne progowanie

Posiadanie jednej stałej wartości progowej może nie być odpowiednim podejściem do każdego obrazu. Różne obrazy mają różne tła i warunki, które wpływają na ich właściwości.

Dlatego zamiast używać jednej stałej wartości progowej do wykonywania segmentacji na całym obrazie, można zachować zmienną wartości progowej. W tej technice zachowasz różne wartości progowe dla różnych sekcji obrazu.

Ta metoda działa dobrze w przypadku obrazów o różnych warunkach oświetleniowych. Będziesz musiał użyć algorytmu, który dzieli obraz na mniejsze sekcje i oblicza wartość progową dla każdej z nich.

2. Segmentacja oparta na krawędziach

Segmentacja na krawędzi jest jedną z najpopularniejszych implementacji segmentacji w przetwarzaniu obrazu. Koncentruje się na identyfikacji krawędzi różnych obiektów na obrazie. Jest to kluczowy krok, ponieważ pomaga znaleźć cechy różnych obiektów obecnych na obrazie, ponieważ krawędzie zawierają wiele informacji, których możesz użyć.

Wykrywanie krawędzi jest bardzo popularne, ponieważ pomaga w usuwaniu niechcianych i niepotrzebnych informacji z obrazu. Znacznie zmniejsza rozmiar obrazu, ułatwiając jego analizę.

Algorytmy używane w segmentacji opartej na krawędziach identyfikują krawędzie obrazu na podstawie różnic w teksturze, kontraście, poziomie szarości, kolorze, nasyceniu i innych właściwościach. Możesz poprawić jakość swoich wyników, łącząc wszystkie krawędzie w łańcuchy krawędzi, które dokładniej pasują do krawędzi obrazu.

Dostępnych jest wiele metod segmentacji na podstawie krawędzi. Możemy je podzielić na dwie kategorie:

Wykrywanie krawędzi na podstawie wyszukiwania

Metody wykrywania krawędzi oparte na wyszukiwaniu koncentrują się na obliczaniu miary siły krawędzi i poszukiwaniu lokalnych maksimów kierunkowych wielkości gradientu poprzez obliczoną ocenę lokalnej orientacji krawędzi.

Wykrywanie krawędzi w oparciu o zero-crossing

Metody wykrywania krawędzi oparte na przejściu przez zero wyszukują przecięcia przez zero w wyrażeniu pochodnym pobranym z obrazu w celu znalezienia krawędzi.

Zazwyczaj konieczne jest wstępne przetworzenie obrazu w celu usunięcia niechcianych szumów i ułatwienia wykrywania krawędzi. Canny, Prewitt, Deriche i Roberts cross to jedne z najpopularniejszych operatorów wykrywania krawędzi. Ułatwiają wykrycie nieciągłości i znalezienie krawędzi.

W wykrywaniu na podstawie krawędzi Twoim celem jest uzyskanie częściowego minimum segmentacji, w którym można zgrupować wszystkie lokalne krawędzie w obraz binarny. W nowo utworzonym obrazie binarnym łańcuchy krawędzi muszą pasować do istniejących komponentów danego obrazu.

3. Segmentacja oparta na regionach

Algorytmy segmentacji oparte na regionach dzielą obraz na sekcje o podobnych cechach. Te regiony są tylko grupą pikseli, a algorytm znajduje te grupy, najpierw lokalizując punkt początkowy, który może być małą sekcją lub dużą częścią obrazu wejściowego.

Po znalezieniu punktów źródłowych algorytm segmentacji oparty na regionie doda do nich więcej pikseli lub zmniejszy je, aby mógł połączyć je z innymi punktami źródłowymi.

W oparciu o te dwie metody możemy podzielić segmentację opartą na regionach na następujące kategorie:

Region rośnie

W tej metodzie zaczynasz od małego zestawu pikseli, a następnie zaczynasz iteracyjnie scalać więcej pikseli zgodnie z określonymi warunkami podobieństwa. Algorytm powiększania regionu wybiera z obrazu dowolny piksel źródłowy, porównuje go z sąsiednimi pikselami i zaczyna powiększać region, znajdując dopasowania do punktu źródłowego.

Gdy określony region nie może dalej się rozwijać, algorytm wybierze inny piksel zarodkowy, który może nie należeć do żadnego istniejącego regionu. Jeden region może mieć zbyt wiele atrybutów, przez co przejmuje większość obrazu. Aby uniknąć takiego błędu, algorytmy powiększania regionu powiększają wiele regionów jednocześnie.

Powinieneś używać algorytmów powiększania regionu dla obrazów, które mają dużo szumu, ponieważ szum mógłby utrudnić znalezienie krawędzi lub użyć algorytmów progowania.

Dzielenie i łączenie regionów

Jak sama nazwa wskazuje, metoda skupiona na dzieleniu i łączeniu regionów wykonywałaby dwie czynności razem – dzielenie i łączenie części obrazu.

Najpierw obraz w regiony, które mają podobne atrybuty i scali sąsiednie części, które są do siebie podobne. W przypadku podziału regionu algorytm uwzględnia cały obraz, podczas gdy przy wzroście regionu algorytm koncentruje się na określonym punkcie.

Metoda dzielenia i łączenia regionów jest zgodna z metodologią dziel i rządź. Dzieli obraz na różne części, a następnie dopasowuje je zgodnie z określonymi warunkami. Inną nazwą algorytmów, które wykonują to zadanie, są algorytmy scalania podziału.

4. Segmentacja zlewni

W przetwarzaniu obrazu przełomem jest przekształcenie obrazu w skali szarości. Odnosi się do wododziału geologicznego lub przegrody drenażowej. Algorytm zlewni poradziłby sobie z obrazem tak, jakby był mapą topograficzną. Uwzględnia jasność piksela jako jego wysokość i znajduje linie biegnące wzdłuż szczytu tych grzbietów.

Zlewnia ma wiele definicji technicznych i ma kilka zastosowań. Poza identyfikacją grzbietów pikseli, skupia się na zdefiniowaniu dorzeczy (przeciwieństwo grzbietów) i zalewa dorzecza znacznikami, aż napotkają linie zlewiska przechodzące przez grzbiety.

Ponieważ baseny mają wiele znaczników, podczas gdy grzbiety nie, obraz jest podzielony na wiele regionów zgodnie z „wysokość” każdego piksela.

Metoda zlewiska konwertuje każdy obraz na mapę topograficzną Metoda segmentacji zlewni odzwierciedla topografię poprzez wartości szarości ich pikseli.

Teraz krajobraz z dolinami i grzbietami z pewnością miałby aspekt trójwymiarowy. Zlewnia uwzględniłaby trójwymiarową reprezentację obrazu i odpowiednio utworzyła regiony, które nazywane są „zlewniami”.

Ma wiele zastosowań w sektorze medycznym, takich jak MRI, obrazowanie medyczne itp. Segmentacja przełomowa jest ważną częścią segmentacji obrazu medycznego, więc jeśli chcesz wejść do tego sektora, powinieneś skupić się na nauce tej metody segmentacji w szczególności w przetwarzaniu obrazu.

5. Algorytmy segmentacji oparte na klastrach

Jeśli studiowałeś algorytmy klasyfikacji, musiałeś natknąć się na algorytmy klastrowania. Są to nienadzorowane algorytmy i pomagają znaleźć ukryte dane na obrazie, które mogą nie być widoczne dla normalnego wzroku. Te ukryte dane obejmują informacje, takie jak klastry, struktury, cieniowania itp.

Jak sama nazwa wskazuje, algorytm grupowania dzieli obraz na klastry (rozłączne grupy) pikseli, które mają podobne cechy. Podziałałby elementy danych na klastry, w których elementy w klastrze są bardziej podobne w porównaniu do elementów obecnych w innych klastrach.

Niektóre z popularnych algorytmów grupowania obejmują rozmyte c-średnie (FCM), k-średnie i ulepszone algorytmy k-średnich. W segmentacji obrazów najczęściej używałbyś algorytmu grupowania k-średnich, ponieważ jest on dość prosty i wydajny. Z drugiej strony algorytm FCM umieszcza piksele w różnych klasach zgodnie z ich różnym stopniem przynależności.

Najważniejsze algorytmy klastrowania do segmentacji w przetwarzaniu obrazu to:

Klastrowanie K-średnich

K-średnie to prosty nienadzorowany algorytm uczenia maszynowego. Klasyfikuje obraz poprzez określoną liczbę klastrów. Rozpoczyna proces, dzieląc przestrzeń obrazu na k pikseli, które reprezentują centroidy k grup.

Następnie przypisują każdy obiekt do grupy na podstawie odległości między nimi a centroidem. Gdy algorytm przypisze wszystkie piksele do wszystkich klastrów, może przesunąć i ponownie przypisać centroidy.

Rozmyte C oznacza

Dzięki metodzie rozmytego klastrowania c-średnich piksele na obrazie mogą być grupowane w wiele klastrów. Oznacza to, że piksel może należeć do więcej niż jednego klastra. Jednak każdy piksel miałby różne poziomy podobieństwa z każdym klastrem. Algorytm rozmytych c-średnich ma funkcję optymalizacji, która wpływa na dokładność wyników.

Algorytmy klastrowania mogą zaspokoić większość Twoich potrzeb w zakresie segmentacji obrazów. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ich temat, zapoznaj się z tym przewodnikiem na temat klastrowania i różnych typów algorytmów klastrowania .

6. Sieci neuronowe do segmentacji

Być może nie chcesz robić wszystkiego sam. Być może chcesz, aby sztuczna inteligencja wykonywała większość twoich zadań, co z pewnością możesz zrobić za pomocą sieci neuronowych do segmentacji obrazu.

Używasz sztucznej inteligencji do analizy obrazu i identyfikowania jego różnych elementów, takich jak twarze, obiekty, tekst itp. Splotowe sieci neuronowe są dość popularne w segmentacji obrazów, ponieważ mogą identyfikować i przetwarzać dane obrazu znacznie szybko i wydajnie.

Eksperci z Facebook AI Research (FAIR) stworzyli architekturę głębokiego uczenia o nazwie Mask R-CNN, która może stworzyć pikselową maskę dla każdego obiektu obecnego na obrazie. Jest to ulepszona wersja architektury wykrywania obiektów Faster R-CNN. Faster R-CNN wykorzystuje dwie części danych dla każdego obiektu na obrazie, współrzędne obwiedni i klasę obiektu. Z maską R-CNN otrzymujesz dodatkową sekcję w tym procesie. Maska R-CNN wyprowadza maskę obiektu po przeprowadzeniu segmentacji.

W tym procesie najpierw przekażesz obraz wejściowy do ConvNet, który generuje mapę funkcji dla obrazu. Następnie system stosuje sieć propozycji regionalnych (RPN) na mapach obiektów i generuje propozycje obiektów wraz z ich ocenami obiektowości.

Następnie do propozycji stosuje się warstwę zbiorczą Roi, aby sprowadzić je do jednego rozmiaru. W końcowym etapie system przekazuje propozycje do połączonej warstwy w celu klasyfikacji i generuje wynik z obwiedniami dla każdego obiektu.

Dowiedz się więcej o segmentacji w przetwarzaniu obrazu

Segmentacja w przetwarzaniu obrazu to z pewnością obszerny temat z wieloma podrozdziałami. Od różnych technik segmentacji obrazu po algorytmy, w tej dyscyplinie można się wiele nauczyć. Mając tak dużo terenu do pokonania, łatwo można się pogubić i pomylić.

Dlatego zalecamy wzięcie udziału w kursie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przezwyciężyć te problemy. Kurs z tego przedmiotu nauczy Cię podstaw, a także zaawansowanych koncepcji segmentacji obrazu i powiązanych sektorów. Poznasz różne koncepcje uczenia maszynowego związane z przetwarzaniem obrazu, segmentacją obrazu i wizją komputerową.

Kursy AI i ML ułatwią Ci naukę wszystkich istotnych pojęć, ponieważ otrzymasz ustrukturyzowany program nauczania do nauki. W upGrad oferujemy wiele kursów z zakresu uczenia maszynowego.

Oto podstawowe kursy, które oferujemy z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji:

• Master of Science in Machine Learning i AI
• Program studiów podyplomowych dla kadry kierowniczej w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
• Master of Science in Machine Learning i sztucznej inteligencji
• Certyfikacja PG w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
• Certyfikacja PG w zakresie uczenia maszynowego i NLP

Wszystkie te kursy pozwalają uczyć się od ekspertów branżowych, którzy rozwieją Twoje wątpliwości i odpowiedzą na Twoje pytania podczas sesji na żywo. Będziesz uczyć się online, co oznacza, że ​​podczas tych kursów nie będziesz musiał nigdzie chodzić ani przeszkadzać w pracy.

Kursy te dają dostęp do Studenckiego Kącika Sukcesu UpGrad, który oferuje wiele dodatkowych korzyści, w tym spersonalizowaną informację zwrotną o CV, przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej i doradztwo zawodowe. Pod koniec kursu będziesz gotowym do pracy profesjonalistą AI/ML wyposażonym we wszystkie niezbędne umiejętności miękkie i twarde.

Wniosek

Segmentacja obrazu to z pewnością skomplikowany i zaawansowany temat. Wszystkie różne techniki segmentacji obrazu, które omówiliśmy w tym artykule, mają swoje specyficzne zalety i ograniczenia. Zapoznając się z nimi, zorientujesz się, gdzie powinieneś używać jednego, a gdzie powinieneś unikać używania drugiego.

Dzięki wszystkim wyuczonym umiejętnościom możesz aktywować się na innych konkurencyjnych platformach, aby sprawdzić swoje umiejętności i zdobyć jeszcze więcej praktycznych umiejętności.