এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ইন্টারেক্টিভ সেগমেন্টেশন
ইমেজ সেগমেন্টেশনের একটি প্রক্রিয়া যেখানে ব্যবহারকারী রিয়েল-টাইমে ফলাফল পরিমার্জন করতে ক্লিক বা স্ট্রোকের মতো নির্দেশনা প্রদান করে অ্যালগরিদমকে নির্দেশনা দেয়।
পজিটিভ এবং নেগেটিভ ক্লিক
অ্যানোটেশন পদ্ধতি যেখানে ব্যবহারকারী আগ্রহের অবজেক্টের পিক্সেলে (পজিটিভ) এবং ব্যাকগ্রাউন্ডের পিক্সেলে (নেগেটিভ) ক্লিক করে সেগমেন্টেশন মডেলকে সীমাবদ্ধ করে।
স্ক্রিবলস (আঁকিবুঁকি)
ব্যবহারকারীর দ্বারা ইমেজে আঁকা মোটা স্ট্রোক আকারে অ্যানোটেশন যা ফোরগ্রাউন্ড এবং ব্যাকগ্রাউন্ড অঞ্চল নির্দেশ করে, অ্যালগরিদমের জন্য সীমাবদ্ধতা হিসেবে কাজ করে।
বীজ বিস্তার
একটি টেকনিক যেখানে ব্যবহারকারী প্রদত্ত স্টার্টিং পয়েন্ট (বীজ) সাদৃশ্য মানদণ্ড অনুযায়ী প্রতিবেশী পিক্সেলে একটি সেগমেন্টেশন লেবেল ছড়িয়ে দিতে ব্যবহৃত হয়।
গ্রাবকাট
গ্রাফ কাটস ভিত্তিক একটি ইন্টারেক্টিভ সেগমেন্টেশন অ্যালগরিদম যা ফোরগ্রাউন্ড এবং ব্যাকগ্রাউন্ড রং মডেল করতে গাউসিয়ান মিশ্রণ মডেল ব্যবহার করে।
রিজিওন গ্রোইং সেগমেন্টেশন
একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি যা এক বা একাধিক স্টার্টিং পয়েন্ট (বীজ) থেকে শুরু হয় এবং প্রতিবেশী পিক্সেল যোগ করে যা প্রায়শই ব্যবহারকারী দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি সমজাতীয়তা মানদণ্ড পূরণ করে।
ইন্টারেক্টিভ ওয়াটারশেড
ওয়াটারশেড অ্যালগরিদমের প্রয়োগ যেখানে ওয়াটারশেড বেসিন সংজ্ঞায়িতকারী মার্কারগুলি ওভার-সেগমেন্টেশন নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহারকারীর দ্বারা ম্যানুয়ালি স্থাপন করা হয়।
বাউন্ডিং বক্স রিফাইনমেন্ট
একটি টেকনিক যেখানে ব্যবহারকারী অবজেক্টের চারপাশে একটি বাউন্ডিং বক্স আঁকে, এবং অ্যালগরিদম এই বক্সের ভিতরে সেগমেন্টেশন পরিমার্জন করে, প্রায়শই দ্রুত প্রথম ধাপ হিসেবে ব্যবহৃত হয়।
ডিপ এক্সট্রিম কাট (DEXTR)
গভীর শিক্ষাভিত্তিক ইন্টারেক্টিভ সেগমেন্টেশন পদ্ধতি যা বস্তুর চারটি চরম বিন্দু (উপর, নিচ, বাম, ডান) ব্যবহার করে সঠিক সেগমেন্টেশন তৈরি করে।
সক্রিয় শিক্ষার ভিত্তি (Active Learning)
এই নীতিতে অ্যালগরিদম অনিশ্চয়তার অঞ্চল চিহ্নিত করে এবং শুধুমাত্র সেই অঞ্চলগুলির জন্য ব্যবহারকারীর হস্তক্ষেপ চায়, এভাবে অ্যানোটেশন প্রচেষ্টা অপ্টিমাইজ করে।
মাস্ক সংশোধন
পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া যেখানে ব্যবহারকারী প্রাথমিক সেগমেন্টেশন মাস্ক থেকে অঞ্চল যোগ বা সরাতে পারে, প্রায়শই ক্লিকের মাধ্যমে, চূড়ান্ত ফলাফলের নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য।
উদাহরণ-ভিত্তিক সেগমেন্টেশন
একটি পদ্ধতি যেখানে ব্যবহারকারী লক্ষ্য শ্রেণীর পিক্সেলের উদাহরণ প্রদান করে, এবং অ্যালগরিদম রঙ বা টেক্সচারের মতো বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে অনুরূপ পিক্সেল খুঁজে বাকি ছবিটি সেগমেন্ট করে।
ব্যবহারকারী-ওয়েটেড কস্ট ফাংশন
অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতিতে একটি কস্ট ফাংশন যেখানে ব্যবহারকারীর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কিত পদগুলিকে উচ্চ ওজন দেওয়া হয়, সমাধানকে প্রদত্ত নির্দেশাবলী কঠোরভাবে মেনে চলতে বাধ্য করে।
ইন্টারেক্টিভ মাল্টি-স্কেল রেজোলিউশন
একটি কৌশল যা কার্যকরী গতির জন্য ছবির নিম্ন রেজোলিউশন সংস্করণে প্রাথমিক সেগমেন্টেশন সম্পাদন করে, তারপর একই ব্যবহারকারী সীমাবদ্ধতা ব্যবহার করে উচ্চ রেজোলিউশনে ফলাফল পরিশোধন করে।
অ্যাপিয়ারেন্স মডেল
একটি অঞ্চলের রঙ বা টেক্সচার বৈশিষ্ট্যের পরিসংখ্যানগত মডেল (যেমন: গাউসিয়ান মিশ্রণ, হিস্টোগ্রাম), যা সেগমেন্টেশন নির্দেশনা দিতে ব্যবহারকারী অ্যানোটেশন থেকে তৈরি করা হয়।
সীমানা সম্পাদনা
বিশেষায়িত ইন্টারেক্টিভ টুল যা ব্যবহারকারীকে সরাসরি সেগমেন্টেশন মাস্কের কনট্যুর নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়, উদাহরণস্বরূপ সীমানা টেনে/ধাক্কা দিয়ে বা কন্ট্রোল পয়েন্ট যোগ করে।