Image segmentation · API aktif

Segmentasi Kanker Kulit dengan U-Net

Unggah citra kulit, lalu bandingkan citra asli, overlay area lesi, dan mask segmentasi yang dihasilkan model.

01 · Input

Citra kulit

Gunakan citra lesi JPG atau PNG yang jelas.

Citra terpilihBelum ada citra
Model yang digunakanSkin Cancer U-Net128 × 128 · grayscale
Powered by AutoTrain.app
02 · Output

Mask area lesi

Bandingkan input model dengan hasil segmentasi.

Input
Citra asli
Overlay
Overlay lesi
Mask
Mask biner
StatusMenunggu citraOutput model
Piksel lesiPada mask 128 × 128
ConfidenceJika tersedia dari API
ModelU-NetSemantic segmentation

Penting: mask ini merupakan output model eksperimental dan bukan diagnosis kanker kulit. Konsultasikan lesi mencurigakan kepada dokter atau dokter spesialis kulit.

Segmentasi menunjukkan lokasi, bukan hanya kelas.

Berbeda dari klasifikasi, U-Net menghasilkan mask pada tingkat piksel sehingga area prediksi dapat dibandingkan langsung dengan citra asli.

01

Input grayscale

Citra disiapkan ke ukuran 128 × 128 untuk input model.

02

Encoder–decoder

U-Net menangkap konteks citra lalu mengembalikan detail spasial.

03

Mask piksel

Output menunjukkan area yang diprediksi sebagai lesi.