導入
画像に多くの秘密や情報が含まれるコンピューター ビジョンという刺激的なテーマでは、項目を区別して強調表示することが重要です。画像セグメンテーションは、画像を意味のある領域またはオブジェクトに分割するプロセスであり、医療画像から自動運転や物体認識に至るまでのアプリケーションにおいて重要です。正確な自動セグメンテーションは長い間課題であり、従来の方法では精度と効率の点で不十分なことがよくあります。UNET アーキテクチャは、画像のセグメンテーションに革命をもたらすインテリジェントなアプローチです。UNET は、そのシンプルな設計と独創的な技術により、より正確で堅牢なセグメンテーション結果への道を切り開きます。コンピューター ビジョンというエキサイティングな分野に慣れていない人でも、セグメンテーション機能の向上を目指している経験豊富な実践者でも、
畳み込みニューラル ネットワークを理解する
CNN は、画像分類、オブジェクト認識、画像セグメンテーションなどのコンピューター ビジョン タスクで一般的に使用される深層学習モデルです。CNN は主に画像から関連情報を学習して抽出するため、視覚的なデータ分析に役立ちます。