Image Segmentation
Computer-Vision-Verfahren, bei dem jedem Pixel eines Bildes eine Klasse zugeordnet wird und damit Objekte präzise vom Hintergrund freigestellt werden.
Image Segmentation (Bildsegmentierung) ist ein Verfahren der Computer Vision, bei dem ein Bild in semantisch zusammenhängende Regionen aufgeteilt wird. Anders als bei klassischer Objekterkennung, die nur eine Bounding Box pro Objekt liefert, weist Segmentierung jedem einzelnen Pixel eine Klasse zu, etwa "Person", "Auto", "Straße" oder "Himmel".
Man unterscheidet drei Hauptvarianten: Bei der semantischen Segmentierung bekommen Pixel gleicher Klasse dasselbe Label, ohne zwischen Instanzen zu trennen. Die Instance Segmentation unterscheidet zusätzlich einzelne Objekte derselben Klasse (z. B. zwei verschiedene Personen). Panoptic Segmentation kombiniert beide Ansätze und liefert das vollständigste Bildverständnis.
Image Segmentation ist Grundlage vieler praktischer Anwendungen: medizinische Bilddiagnose (Tumorabgrenzung), autonomes Fahren (Erkennung von Fahrspuren und Hindernissen), Bildbearbeitung (Freistellen von Motiven, Hintergrund ersetzen), Satellitenbildauswertung und industrielle Qualitätskontrolle. Moderne Modelle wie SAM (Segment Anything) erlauben sogar interaktive Segmentierung ohne Trainingsdaten für neue Klassen.
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