Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt im Ursprungsbild zeigen. Deswegen werden für diese Aufgabe CNNs eingesetzt, die aus einem Bild ein weiteres Bild generieren. Diese Eigenschaft besitzt die U-Net Architektur. In dem folgenden Video-Transkript beschäftigen wir uns mit dem Aufbau des U-Nets und sprechen kurz darüber, wie U-Nets trainiert werden.

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Herkunftsnachweis: "Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)" von , lizenziert unter CC BY 4.0
Original-URL: https://moodle.ki-campus.org/course/view.php?id=111

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Ludmila Himmelspach

AI, Artificial Intelligence, Bildanalyse, Bilderkennung, Bildklassifikation, Bildsegmentierung, CNN, Convolutional Neural Network, Dropout-Regularisierung, Informatik, KI, KI-System, Kategorisierung, Komplexitätsreduktion, Lokalisierung, Technologie, U-Net, eLearning, künstliche Intelligenz, maschinelles Sehen, visuelle Wahrnehmung

Lernressource	Kurs, Text
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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