Segmentarea semantică este o tehnică avansată din viziunea computerizată care are ca scop clasificarea fiecărui pixel dintr-o imagine într-o anumită categorie sau clasă semnificativă (de exemplu: cer, drum, mașină, persoană). Spre deosebire de clasificarea de imagine, care atribuie o etichetă întregii imagini, segmentarea semantică oferă o înțelegere detaliată a conținutului vizual, la nivel de pixel.
Această tehnologie este esențială în aplicații precum conducerea autonomă (pentru recunoașterea mediului rutier), analiza imaginilor medicale, robotică, realitate augmentată și agricultură de precizie. Modele precum U-Net, DeepLab sau Mask R-CNN sunt utilizate frecvent pentru segmentare semantică, oferind acuratețe ridicată și capacitatea de a interpreta scene complexe. Segmentarea semantică permite sistemelor AI să vadă și să înțeleagă mediul într-un mod similar cu percepția umană.
