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En este video, Shrini discute la mejor manera de evaluar la segmentación semántica a través del enfoque de intersección sobre unión (IoU). Explica que la segmentación semántica implica clasificar píxeles individuales en lugar de etiquetar imágenes completas, como identificar las partes de una imagen que pertenecen a un gato o un perro. Shrini enfatiza que las métricas de precisión tradicionales pueden ser engañosas, especialmente en casos de desequilibrio de clases que a menudo ocurren en problemas de múltiples clases. Ilustra el concepto utilizando un ejemplo de una muestra de roca con diferentes minerales, destacando las limitaciones de la precisión como métrica de rendimiento en estos escenarios.
