Segmentation sémantique à vocabulaire ouvert

La segmentation sémantique à vocabulaire ouvert est une technique avancée de vision par ordinateur visant à classifier chaque pixel d'une image, sans se limiter à un ensemble prédéfini de catégories, mais en étant capable de reconnaître et de segmenter une gamme plus large de concepts. Cette technologie améliore la capacité de généralisation et la profondeur de la compréhension sémantique du modèle en intégrant des modèles de langage à grande échelle, permettant ainsi d'obtenir des annotations au niveau des pixels plus précises dans des scènes complexes. Sa valeur d'application réside dans sa capacité à gérer des objets de catégories inconnues, ce qui augmente la flexibilité et la robustesse de l'analyse d'image, la rendant appropriée pour des domaines tels que la conduite autonome, l'analyse d'images médicales et le traitement d'images de télédétection.