Unüberwachte semantische Segmentierung

Unüberwachte semantische Segmentierung ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, jedes Pixel in einem Bild zu klassifizieren, ohne auf annotierte Grundwahrheitsdaten (ground truth) angewiesen zu sein. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, das Modell dazu zu befähigen, verschiedene Objektkategorien im Bild autonom zu erkennen und zu unterscheiden, um so ein feingranulares Verständnis des Bildinhalts zu erlangen. Die unüberwachte semantische Segmentierung hat erheblichen Wert in Anwendungen wie autonome Fahrt, medizinische Bildanalyse und Szenenverstehen, da sie die Kosten und die Zeit, die mit manueller Annotation verbunden sind, erheblich reduzieren kann.