Réponse rapide
La segmentation d’image attribue une classe ou une région à chaque pixel afin de distinguer objets, surfaces, personnes et zones utiles à une perception ou une décision robotique.
Un masque n’est pas une frontière certaine
Occlusion, reflet, lumière et objet inconnu peuvent déplacer les bords. Gardez une marge et vérifiez profondeur et confiance.
Construire une carte de pixels
Le modèle produit masque, étiquette ou probabilité par pixel à partir de l’image et de son contexte.
Relier image et géométrie
Calibration, profondeur, repère et qualité d’image transforment une région 2D en information exploitable pour saisir ou naviguer.
Conserver l’incertitude
Occlusion, lumière, texture et classe inconnue doivent être signalées plutôt que converties en frontière certaine.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST