|
Rasm segmentatsiyasi uchun izoh
|
| bet | 2/6 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 2,19 Mb. | | #246282 |
Bog'liq Shaxzod 03
Boshqariladigan barcha chuqur o'rganish algoritmlari singari , nazorat qilinadigan segmentatsiya protseduralari ham o'qitish uchun keng ko'lamli izohli oldindan ishlangan ma'lumotlarni talab qiladi .
Kerakli izohlar turi model tomonidan bajariladigan segmentatsiya turiga qarab farqlanadi, panoptik segmentatsiya vazifalarida talab qilinadigan juda aniq izohlardan semantik segmentatsiya vazifalarida talab qilinadigan juda oddiy izohlargacha.
Segmentlash vazifalari uchun izohlar V7 annotatsiya vositalaridan, xususan, ko'pburchak izohlash vositasidan va avtomatik izohlash vositasidan foydalangan holda oson va aniq bajarilishi mumkin .
Ko'pburchak izohi : Ko'pburchak annotatsiyasi bizga model segmentlashi kerak bo'lgan ob'ektlar chegaralari bo'ylab yo'nalish nuqtalarini o'rnatish orqali segment niqoblarini (xaritalarni) izohlash imkonini beradi.
Ushbu chegaralar bizga ma'lum bir ob'ekt uchun segment xaritasi sifatida qarashimiz mumkin bo'lgan ko'pburchak mintaqani shakllantirishga yordam beradi. Biroq, izohning bu shakli aniqlikka ega emas va ob'ektlar asosan ko'pburchak bo'lgan yoki yuqori aniqlik juda zarur bo'lmagan joylarda bajarilishi mumkin.
Avto-annotatsiya : V7-ning avtomatik izohlash vositasi bizga faqat maqsadli ob'ekt atrofida chegara chizig'ini chizish orqali segment xaritalarini juda oson izohlash imkonini beradi. Avto-annotatsiya vositasi, o'zi segmentatsiya vositasi, qolganini mahalliy piksellarni kuzatish orqali ehtimoliy chegara hududini yaratish orqali bajaradi. Taklif etilayotgan chegara hududi keyinchalik ob'ektning aniq xaritasini shakllantirish uchun o'zgartirilishi mumkin.
Avtomatik izohlash avtomashinalar va tibbiy tasvirlar kabi nozik va muhim foydalanish holatlari uchun juda tez yuqori aniqlikdagi segment xaritalarini yaratishga yordam beradi.
Kerakli izoh turi va kerakli aniqlik modeldan foydalanish holatlari va segmentatsiya xaritalariga qarab farqlanadi. Semantik segmentatsiya kabi vazifalar uchun izohli ma'lumotlar to'plamini yaratish oson, masalan, izohlar va panoptik segmentatsiya qilish qiyinroq, chunki ular ob'ektlar orasidagi o'xshashliklarni hisobga olishni talab qiladi.
|
| |
