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Cette séance de cours couvre diverses techniques de segmentation telles que la segmentation de région, le fractionnement d'histogrammes et les superpixels SLIC, ainsi que leurs applications dans la reconnaissance d'images, le suivi et la compression. Il explore également l'utilisation des réseaux neuronaux convolutifs pour la segmentation et les avantages de l'utilisation des modèles U-Net et ConyNet. L'instructeur démontre le processus d'accélération de l'analyse par des méthodes automatisées et semi-automatiques, en mettant l'accent sur un gain de temps substantiel. De plus, la séance de cours explore la segmentation récursive, la segmentation interactive et l’importance des caractéristiques contextuelles pour améliorer la précision de la segmentation.