Segmentarea imaginii este o tehnică de viziune computerizată prin care o imagine digitală este împărțită în regiuni sau segmente distincte, fiecare pixel fiind atribuit unei categorii sau unui obiect specific — mult mai detaliată decât simpla detectare a obiectelor, care doar încadrează obiectele în cutii dreptunghiulare (bounding boxes).
Există două abordări principale: segmentarea semantică, care clasifică fiecare pixel într-o categorie generală (de exemplu, „cer”, „drum”, „mașină”, „pieton”), fără a distinge între instanțe individuale ale aceleiași categorii (toate mașinile primesc aceeași etichetă), și segmentarea de instanțe, care merge un pas mai departe, distingând fiecare obiect individual (mașina 1, mașina 2, mașina 3, fiecare cu propria mască de pixeli).
Din punct de vedere tehnic, segmentarea modernă folosește arhitecturi de rețele neuronale specializate, precum U-Net (populară în special în imagistica medicală) sau Mask R-CNN, antrenate să producă o „mască” de pixeli pentru fiecare obiect sau categorie prezentă în imagine.
Aplicațiile practice sunt numeroase: în vehiculele autonome, segmentarea permite distincția precisă între drum, trotuar, vegetație și alte vehicule, esențială pentru navigație sigură; în imagistica medicală, delimitează cu precizie tumori sau organe pentru diagnostic și planificare chirurgicală; în agricultura de precizie, separă culturile de buruieni pentru pulverizare selectivă de erbicide; iar în editarea foto și video, permite eliminarea sau înlocuirea automată a fundalului.
