YOLO26 semantic segmentation models train और use करें

अब आप Roboflow में YOLO26 सेमांटिक सेगमेंटेशन मॉडल्स को लेबल, ट्रेन और डिप्लॉय कर सकते हैं। एक सेमांटिक सेगमेंटेशन प्रोजेक्ट बनाएं, आर्किटेक्चर के रूप में YOLO26 चुनें, और Roboflow के होस्ट किए गए GPU पर ट्रेन करें। इसके अलावा, cityscapes-पूर्व-प्रशिक्षित चेकपॉइंट्स आपके लिए Workflows में उपयोग करने हेतु सार्वजनिक प्री-ट्रेंड मॉडल के रूप में उपलब्ध हैं।

सेमांटिक सेगमेंटेशन हर पिक्सल को एक क्लास असाइन करता है, जिससे बॉक्स या प्रति-इंस्टेंस मास्क के बजाय पूरे दृश्य का एक घना मानचित्र बनता है, जो स्वायत्त ड्राइविंग, भूमि-आवरण मैपिंग, और चिकित्सीय इमेजिंग जैसे दृश्य-स्तरीय कार्यों के लिए उपयुक्त है। एक बार ट्रेन होने के बाद, आप वेब इंटरफ़ेस में मॉडल का परीक्षण कर सकते हैं, इसे क्लाउड API के माध्यम से या Inference के साथ अपने स्वयं के हार्डवेयर पर डिप्लॉय कर सकते हैं, और इसे Workflows में जोड़ सकते हैं।

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