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En este tutorial en video, Shrini discute el mejor método para evaluar la segmentación semántica utilizando el enfoque de intersección sobre unión (IoU). La segmentación semántica implica clasificar píxeles individuales dentro de una imagen, en lugar de clasificar toda la imagen. Por ejemplo, distinguir píxeles que pertenecen a un gato o un perro, o identificar diferentes minerales en una muestra de roca. Shrini destaca las limitaciones de usar la precisión como métrica, particularmente en casos de desequilibrio de clases comunes en escenarios de múltiples clases. Enfatiza que confiar únicamente en la precisión puede ser engañoso al evaluar el rendimiento en tareas de segmentación semántica.