Sınıflandırma, bir görüntünün tamamını etiketler. Bölümleme ise her pikseli ayrı ayrı etiketler. Bu işlem, görüntüyü bölgelere ayırarak her pikseli yol, yaya, gökyüzü veya tümör gibi bir sınıfa atar. Tıbbi görüntüleme, otonom sürüş ve uydu analizi için çok önemlidir.

Üç varyant önemlidir. Semantik segmentasyon her pikseli kategoriye göre etiketler. Örnek segmentasyon, bir kategori içindeki ayrı nesneleri birbirinden ayırır. Panoptik segmentasyon ise her ikisini birleştirerek her pikseli etiketler ve örnekleri ayırır.

Ortak segmentasyon mimarileri

• Biyomedikal görüntüler için U-Net
• Örnek segmentasyon için Mask R-CNN
• Semantik segmentasyon için DeepLab
• Segment: Genel amaçlı maskeler için her şey

Piksel etiketleme maliyetlidir. Bir veri kümesindeki her pikseli etiketlemek, sınırlayıcı kutular çizmekten çok daha uzun sürer. Zayıf denetim ve etkileşimli araçlar yardımcı olur, ancak yüksek kaliteli segmentasyon verileri yeni alanlar için bir darboğaz olmaya devam etmektedir.