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Präzise Segmentierung von Bildern durch Autoencoder-Architektur

Präzise Segmentierung von Bildern durch Autoencoder-Architektur

Autoencoder sind generative neuronale Netzwerke, die äußerst vielseitig einsetzbar sind. Sie finden unter anderem beim maschinellen Übersetzen Anwendung, bei der Anomalieerkennung oder der Bildbearbeitung.

Bereits seit einigen Jahren spielen Convolutional Neural Nets (CNN), im Besonderen Autoencoder, eine führende Rolle im Bereich der Computer-Vision. Autonomes Fahren zum Beispiel kann nur dann funktionieren, wenn das Fahrzeug unterschiedliche Objekte auf Kamerabildern pixelgenau identifizieren kann.

Welche Spezialformen für die semantische Segmentierung von Bildern geeignet sind, erläutern Thomas Stahl, Stephan Wersig (b+m Informatik AG) und Christian Koch in Ihrem Artikel "Autoencoder – eine vielseitig einsetzbare Architektur" veröffentlicht in der AI Spektrum.

 

 

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