قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التجزئة التفاعلية
عملية تجزئة الصورة حيث يقوم المستخدم بتوجيه الخوارزمية بتقديم مؤشرات، مثل النقرات أو الخطوط، لتحسين النتائج في الوقت الفعلي.
النقرات الإيجابية والسلبية
طريقة توصيف حيث ينقر المستخدم على وحدات البكسل التي تنتمي إلى الكائن المستهدف (إيجابية) وعلى تلك الموجودة في الخلفية (سلبية) لتقييد نموذج التجزئة.
الخربشات
تعليقات توضيحية على شكل خطوط خشنة يرسمها المستخدم على صورة للإشارة إلى مناطق المقدمة والخلفية، وتعمل كقيود للخوارزمية.
انتشار البذور
تقنية يتم فيها استخدام نقاط بداية (بذور) يقدمها المستخدم لنشر تسمية التجزئة إلى وحدات البكسل المجاورة بناءً على معايير التشابه.
جراب كات
خوارزمية تجزئة تفاعلية مبنية على قطع الرسوم البيانية (graph cuts) تستخدم نموذج الخلط الغاوسي لنمذجة ألوان المقدمة والخلفية.
التجزئة بنمو المناطق (Region Growing)
طريقة تكرارية تبدأ من نقطة بداية واحدة أو أكثر (بذور) وتضيف وحدات البكسل المجاورة التي تحقق معيار التجانس، غالبًا ما يعرفه المستخدم.
واترشيد التفاعلي
تطبيق خوارزمية واترشيد (خط تقسيم المياه) حيث يتم وضع العلامات المحددة للأحواض المائية يدويًا من قبل المستخدم للتحكم في التجزئة المفرطة.
التحسين بالصناديق المحيطة (Bounding Box Refinement)
تقنية يقوم فيها المستخدم برسم صندوق محيط بالكائن، ثم يقوم الخوارزمية بتحسين التجزئة داخل هذا الصندوق، وتُستخدم غالبًا كخطوة أولى سريعة.
قص عميق متطرف (DEXTR)
طريقة تقسيم تفاعلية قائمة على التعلم العميق تستخدم أربع نقاط متطرفة (أعلى، أسفل، يسار، يمين) من الكائن لتوليد تقسيم دقيق.
أساس التعلم النشط
مبدأ يقوم على أن الخوارزمية تحدد المناطق غير المؤكدة وتطلب تدخل المستخدم فقط لهذه المناطق، مما يحسن من كفاءة التوثيق.
تصحيح القناع
عملية تكرارية حيث يمكن للمستخدم إضافة أو إزالة مناطق من قناع التقسيم الأولي، غالباً عبر النقرات، لتحسين دقة النتيجة النهائية.
التقسيم بالعينات المثالية
نهج يوفر فيه المستخدم أمثلة لوحدات البكسل التي تنتمي إلى الفئة المستهدفة، وتقسم الخوارزمية بقية الصورة بإيجاد وحدات البكسل المتشابهة وفقاً لخصائص مثل اللون أو النسيج.
دالة التكلفة المرجحة من قبل المستخدم
في طرق التحسين، دالة تكلفة حيث تُمنح الشروط المرتبطة بالقيود المستخدم وزناً مرتفعاً، مما يجبر الحل على الالتزام الصارم بالإرشادات المقدمة.
دقة متعددة المقاييس تفاعلية
استراتيجية تقوم بتقسيم أولي على نسخة منخفضة الدقة من الصورة لسرعة التنفيذ، ثم تحسن النتائج على دقة أعلى باستخدام نفس القيود المستخدم.
نموذج المظهر
نموذج إحصائي (مثال: خليط Gaussian، مدرج تكراري) لخصائص اللون أو النسيج لمنطقة، بُني من توثيقات المستخدم لتوجيه التقسيم.
تحرير الحدود
أدوات تفاعلية متخصصة تسمح للمستخدم بالتعامل مباشرة مع محيط قناع التقسيم، على سبيل المثال بسحب/دفع الحدود أو إضافة نقاط تحكم.