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의미론적 분할
이미지의 모든 픽셀을 미리 정의된 범주(바닥, 테이블, 물체, 로봇)로 분류합니다. 의미론적 분할은 로봇 네비게이션(주행 가능 표면 감지)과 조작(배경에서 물체 분리)을 위한 밀집 장면 이해를 제공합니다. 아키텍처로는 U-Net, DeepLab, SegFormer가 있습니다.
이미지의 모든 픽셀을 미리 정의된 범주(바닥, 테이블, 물체, 로봇)로 분류합니다. 의미론적 분할은 로봇 네비게이션(주행 가능 표면 감지)과 조작(배경에서 물체 분리)을 위한 밀집 장면 이해를 제공합니다. 아키텍처로는 U-Net, DeepLab, SegFormer가 있습니다.