Convolutional Neural Networks können nicht nur für die Bildklassifikation eingesetzt werden. Auch das Erkennen und Lokalisieren von Bildobjekten sind mit ihrer Hilfe möglich. In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Entwicklung der Modelle für die Bildsegmentierung am Beispiel der Daten aus dem internationalen Brain Tumor Segmentation (BraTS) Wettbewerb, der sich zur Aufgabe gemacht hat, moderne Machine und Deep Learning Methoden zur Segmentierung von Hirntumoren in Magnetresonanztomographie (kurz MRT)-Aufnahmen zu bewerten. In dem folgenden Video besprechen wir, welche Schritte im Allgemeinen notwendig sind, um ein System für eine Bildsegmentierungsaufgabe zu entwickeln. Außerdem schauen wir uns den Datensatz und die dazugehörige Bildsegmentierungsaufgabe aus dem BraTS-Wettbewerb an. Lernziele Nach diesem Video kannst du ... ... erklären, welche Schritte für die Entwicklung eines Bildsegmentierungssystems notwendig sind. ... beschreiben, wie Daten für Bildsegmentierung im Allgemeinen annotiert werden.