인터랙티브 시맨틱 세그멘테이션
새로운 시맨틱 세그멘테이션 도구를 확인해 보세요!
이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되는 부분이 있으면 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
Comment
시맨틱 세그멘테이션은 이미지 데이터의 각 픽셀에 대해 클래스 레이블을 학습하는 머신러닝 과제입니다. 이 접근법은 다음과 같은 다양한 도메인 전반에서 유용하게 활용되어 왔습니다. 자율주행 자동차 부터 의료 진단.
이 기법의 인기가 높아지고 있음에도 불구하고, 이러한 모델을 디버깅하기 위한 도구는 그에 미치지 못했습니다. 그 격차를 줄이기 위해 Weights & Biases는 시맨틱 세그멘테이션에 대한 네이티브 지원을 출시합니다. 이제 결과를 정적인 이미지로 남기는 대신, 로깅 API를 통해 세그멘테이션 맵을 직접 기록할 수 있습니다. 또한 UI에서 결과를 인터랙티브하게 분석할 수 있으며, 마스크 유형(예: 예측 vs. 정답)과 클래스(자동차, 도로 등)를 켜거나 끄고, 항목의 불투명도를 조절할 수 있습니다. 이를 통해 실험의 세부를 더 쉽게 탐색하고, 탐색 결과를 저장해 협업자와 공유할 수 있어, 여러분이 다루는 문제에 특화된 시각화를 통해 작업 내용을 더 빠르게 이해하도록 도울 수 있습니다.
Add a comment