|
Tasvirlar segmentatsiyasi algoritmlarini o‘rganish
|
| bet | 2/8 | | Sana | 16.05.2024 | | Hajmi | 169,75 Kb. | | #236853 |
Bog'liq MO\' 5-mustaqil ish2.Tasvirlar segmentatsiyasi algoritmlarini o‘rganish.
Tasvirlar segmentatsiyasi algoritmlari, bir tasvirni (resim, video kadrati yoki 3D model) farkli qismlarga bo'lish jarayonidir. Bu, har qanday bir uchrashuvda obyektlarni aniqlash, obyektlarni ajratib turish yoki konturlarni belgilash uchun amalga oshirilishi mumkin.
Bu tur algoritmalar mashinalarning ko'rsatish, tanishlik, avtomatik tartibga solish va boshqalarni o'rganish uchun yordamchi bo'lishi mumkin. Quyidagi turdagi algoritmalardan ba'zilari hozirda mashinalarning o'rganish bo'limlarida o'qitiladi:
O'zi xizmat qiluvchi algoritmalar: Bu, klasik qo'llanma bilan ishlaydigan algoritmalar hisoblanadi. Misol uchun, "Thresholding", "Edge Detection" va "Region Growing" kabi usullar obyektlarni aniqlash va ajratish uchun ishlatiladi.
Neural tarmoq asosida segmentatsiya: Yirik ma'lumotlar tarmoqlari yordamida o'rganishda yuqori darajada muvaffaqiyatga erishilgan. Ushbu usullar kasseleratsiya uchun keng ko'lamli matnlar to'plamlaridan o'rganilgan bo'lsa-da, tasvir segmentatsiyasi uchun ham o'zaro ulkan ma'lumotlar tarmoqlari (CNN) ham ishlatilgan.
Unsupervised Learning asosida segmentatsiya: Bu, ma'lumotlar tahlilining bir qismidir, bo'shliklar, ranglar, geometrik shakllar kabi kategoriyalarni o'rganish uchun kerak bo'lgan mafhumlar va qiyosiy darajadagi ishni o'rganish uchun o'rganilganlar. Ushbu usulda, K-Means, Mean-Shift va DBSCAN kabi algoritmalar ishlatilishi mumkin.
Supervised Learning asosida segmentatsiya: Bu usul, har bir tasvirga mos ravishda belgilangan obyektlarni aniqlash uchun yo'l yordamchi to'plamlarni ishlatadi. Ushbu usulda, ma'lumotlar yo'qotilishi, segmentatsiya ro'yhatlari va foydalanuvchining so'ralgan darajadagi aniqlikka qarab tasvirni segmentlash uchun markazlarga ega bo'lishi lozim.
Semantic Segmentation: Bu, har bir pikselni biror obyektni tark etishga yordam beradigan usuldir. Bu, tasvirdagi har bir obyektning kerakli bo'lgan sahifasini aniqlashda yordam beradi. Ushbu usulning muhim dasturlari Convolutional Neural Networks (CNN) asosida amalga oshiriladi.
Bu algoritmalarning har biri o'ziga xos afzalliklarga ega, ammo har biri uchun mos tadbirlarni tanlash kerak bo'lgan holatlar mavjud. O'rganish jarayonida bu algoritmalarning har birini sinab ko'rish, natijalarni ta'kidlash va zarur bo'lsa, o'zgarishlar kiritish kerak.
|
| |
