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En este tutorial en video, Shrini discute el mejor método para evaluar la segmentación semántica, específicamente utilizando el enfoque de Intersección sobre Unión (IoU). Explica que la segmentación semántica implica clasificar píxeles individuales, en lugar de solo clasificar imágenes enteras (por ejemplo, distinguir entre un gato y un perro). Shrini proporciona un ejemplo utilizando una muestra de roca para ilustrar este concepto. Aborda las limitaciones de la precisión como métrica, especialmente en casos de desequilibrio de clases comunes en problemas de múltiples clases, destacando que las medidas de precisión tradicionales pueden no reflejar efectivamente el rendimiento cuando las clases están desequilibradas.
