শব্দার্থিক বিভাজন হল একটি গভীর শিক্ষার কৌশল যা ইমেজ পিক্সেলকে পূর্ব-নির্ধারিত শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করে। লক্ষ্য হল একটি ইমেজের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য একটি লেবেল বরাদ্দ করা, যাতে ইমেজে বস্তুর পার্থক্য এবং তাদের সীমানা নির্ধারণ করা যায়। এটি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন, মেডিকেল ইমেজিং এবং স্যাটেলাইট চিত্র বিশ্লেষণের মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে কার্যকর। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনে, শব্দার্থগত বিভাজন রাস্তার সীমানা, ট্রাফিক চিহ্ন এবং পথচারীদের সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। মেডিকেল ইমেজিংয়ে, এটি মেডিকেল স্ক্যানে টিউমার এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ কাঠামোকে ভাগ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। পদ্ধতিটি একটি চিত্র বিশ্লেষণ করতে এবং একটি বিভাজন মানচিত্র তৈরি করতে কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) ব্যবহার করে যা বস্তু এবং তাদের সীমানা নির্ধারণ করে। আউটপুট হল একটি সেগমেন্টেড ইমেজ যেখানে প্রতিটি পিক্সেলকে লেবেল করা হয়, ইমেজের মধ্যে বস্তু এবং তাদের সম্পর্কগুলি স্পষ্টভাবে বোঝা যায়।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://www.technologyhq.org/semantic-segmentation-what-is-it-and-how-does-it-help/
