Réponse rapide
La segmentation profonde utilise un réseau neuronal pour produire des masques ou classes de pixels en combinant représentation d’image, contexte spatial et décodage vers la résolution utile.
Un réseau profond peut être confiant à tort
Score et masque doivent être contrôlés par contexte, calibration et capteurs complémentaires avant une action robotique.
Extraire le contexte
Couches successives décrivent textures, formes et relations à plusieurs échelles avant de reconstruire une sortie pixel.
Choisir la sortie
Classe, instance, contour ou profondeur répondent à des usages différents et impliquent des coûts de calcul distincts.
Mesurer la confiance
Score, calibration et cohérence temporelle indiquent quand la prédiction peut alimenter navigation ou quand elle doit être vérifiée.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST