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En este video, Shrini discute la evaluación de la segmentación semántica utilizando el enfoque de intersección sobre unión (IoU). La segmentación semántica implica clasificar píxeles individuales en una imagen en lugar de etiquetar toda la imagen (por ejemplo, distinguir entre píxeles de un gato o un perro). El video enfatiza que la precisión, comúnmente utilizada en métricas de bibliotecas como Scikit-learn, puede ser engañosa, especialmente en casos de desequilibrio de clases típicos en escenarios de múltiples clases. Por lo tanto, confiar únicamente en la precisión no es efectivo para las tareas de segmentación semántica.
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