高通QAI AppBuilder介绍系列6:图像分割应用实例

[chipseeker]

U-Net是一种专为图像分割任务设计的深度学习模型，其独特的编码器-解码器架构使其在处理复杂图像分割任务时表现出色。编码器部分通过一系列卷积和池化操作提取图像的高层特征，而解码器部分则通过上采样和卷积操作逐步恢复图像的空间分辨率，从而实现精确的像素级分割。U-Net 的设计使其能够在少量训练数据上取得优异的分割效果，这在医学影像分析中尤为重要，因为获取大量标注数据通常非常困难。U-Net 还通过跳跃连接（skip connections）将编码器和解码器的对应层连接起来，使得高分辨率特征能够直接传递到解码器部分，从而提高分割的精度。总的来说，U-Net通过其创新的设计和卓越的性能，成为图像分割领域的重要工具，推动了多个行业的发展和进步。

本文章unet_segmentation模型使用来自于https://www.kaggle.com/c/carvana‑image‑masking‑challenge的数据集训练，主要用于车辆的图像分割。这里主要介绍如何配置QAI AppBuilder工具及环境。包括了准备需要处理的图像数据，加载unet_segmentation模型，运行示例代码进行图像分割，查看处理后的图像效果等步骤。通过这些步骤，可以更加熟悉地使用unet_segmentation模型并进行图像分割工作。

 具体的实现和操作步骤参考：QAI AppBuilder 快速上手(6)：图像分割应用实例-CSDN博客