Segmentation sémantique incrémentale par classe

La Segmentation Sémantique Incrémentale par Classe est une sous-tâche dans le domaine de la vision par ordinateur qui se concentre sur le problème d'ajout incrémentiel de nouvelles catégories aux catégories existantes en segmentation sémantique. Son objectif est d'apprendre efficacement de nouvelles catégories sans oublier les connaissances antérieures, afin d'atteindre une classification précise au niveau des pixels des images. La valeur d'application de cette tâche réside dans sa capacité à élargir dynamiquement les capacités de reconnaissance du modèle, à s'adapter à l'environnement réel en constante évolution, et à améliorer la flexibilité et la praticité du système.