এআই গ্লসারি

📖

শব্দ

ডাইলেটেড কনভোলিউশন (বা অ্যাট্রাস কনভোলিউশন)

কনভোলিউশন অপারেশন যা কার্নেলের উপাদানগুলির মধ্যে ফাঁক সন্নিবেশ করে, প্যারামিটার সংখ্যা বা গণনার জটিলতা না বাড়িয়ে রিসেপ্টিভ ফিল্ড বৃদ্ধি করতে দেয়।

📖

শব্দ

ডাইলেশন রেট

ডাইলেটেড কনভোলিউশনের প্যারামিটার যা কনভোলিউশন কার্নেলের পিক্সেলগুলির মধ্যে ব্যবধান নির্ধারণ করে, সরাসরি রিসেপ্টিভ ফিল্ডের বৃদ্ধি নিয়ন্ত্রণ করে।

📖

শব্দ

অ্যাট্রাস কনভোলিউশন সহ এনকোডার-ডিকোডার

DeepLabv3+ এর আর্কিটেকচার যা একটি শক্তিশালী এনকোডার (যেমন: ResNet) একটি সহজ এবং কার্যকর ডিকোডারের সাথে সংযুক্ত করে, প্রান্তের বিবরণ সংরক্ষণ করার সময় সেগমেন্টেশন ভবিষ্যদ্বাণী পরিমার্জন করতে।

📖

শব্দ

রেজোলিউশন রিডাকশন ফ্যাক্টর (আউটপুট স্ট্রাইড)

ইনপুট ইমেজের রেজোলিউশন এবং চূড়ান্ত ফিচার ম্যাপের রেজোলিউশনের মধ্যে অনুপাত; DeepLab প্রায়শই নির্ভুলতা এবং গতির ভারসাম্য বজায় রাখতে 16 বা 8 এর 'আউটপুট স্ট্রাইড' ব্যবহার করে।

📖

শব্দ

ইমেজ-লেভেল ফিচার্স

সমগ্র ইমেজ থেকে নিষ্কাশিত গ্লোবাল ফিচার্স, প্রায়শই গ্লোবাল পুলিংয়ের মাধ্যমে, এবং কনটেক্সট ক্লাসিফিকেশন উন্নত করতে DeepLab-এর ASPP মডিউলে সংহত করা হয়।

📖

শব্দ

DeepLabv1

DeepLab-এর প্রথম সংস্করণ যা সেমান্টিক সেগমেন্টেশনের জন্য সম্পূর্ণ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্ক (FCN) এ ডাইলেটেড কনভোলিউশন ব্যবহার চালু করে, রেজোলিউশন হারানো ছাড়াই রিসেপ্টিভ ফিল্ড বৃদ্ধি করে।

📖

শব্দ

DeepLabv2

DeepLab-এর সংস্করণ যা মাল্টি-স্কেল কনটেক্সট কার্যকরভাবে ক্যাপচার করতে অ্যাট্রাস স্পেশিয়াল পিরামিড পুলিং (ASPP) মডিউল সংহত করেছে, সেমান্টিক সেগমেন্টেশনের জন্য একটি রেফারেন্স হয়ে উঠেছে।

📖

শব্দ

DeepLabv3

ইটারেশন যা গ্লোবাল পুলিং এবং 1x1 কনভোলিউশন যোগ করে ASPP মডিউল উন্নত করেছে এবং আরও ভাল পারফরম্যান্সের জন্য ক্যাসকেডে ডাইলেটেড কনভোলিউশন প্রয়োগ অন্বেষণ করেছে।

📖

শব্দ

DeepLabv3+

মূল DeepLabv3 আর্কিটেকচারে একটি সহজ কিন্তু কার্যকর ডিকোডার যোগ করে প্রধান সর্বশেষ সংস্করণ, নিম্ন-স্তর এবং উচ্চ-স্তরের বৈশিষ্ট্যগুলি একত্রিত করে সেগমেন্টেশন পূর্বাভাসগুলিকে পরিমার্জিত করে।

📖

শব্দ

Fully Connected Conditional Random Field (CRF)

প্রথম দিকের DeepLab সংস্করণগুলিতে ব্যবহৃত পোস্ট-প্রসেসিং পদ্ধতি, ইমেজের সমস্ত পিক্সেলের মধ্যে সম্পর্ক মডেলিং করে সেগমেন্টেশন পূর্বাভাসের প্রান্তগুলিকে পরিমার্জিত করতে।

📖

শব্দ

Upsampling par Bilinear Interpolation

DeepLab-এ ব্যবহৃত কৌশল, ডাইলেটেড কনভলিউশনের পরে বৈশিষ্ট্য মানচিত্রগুলির স্থানিক রেজোলিউশন পুনরুদ্ধার করতে, ইনপুট ইমেজের মতো একই আকারের একটি সেগমেন্টেশন মানচিত্র তৈরি করার জন্য।

📖

শব্দ

Contextual Aggregation

DeepLab-এর মৌলিক নীতি, আরও শক্তিশালী পূর্বাভাসের জন্য ডাইলেটেড কনভলিউশন এবং ASPP মডিউলের মাধ্যমে বিভিন্ন স্থানিক স্কোপ থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগ্রহ করার লক্ষ্য রাখে।