এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন
একটি কাজ যা একটি ইমেজের প্রতিটি স্বতন্ত্র বস্তু সনাক্ত করে এবং সীমাবদ্ধ করে, প্রতিটি ইনস্ট্যান্সকে একটি অনন্য আইডেন্টিফায়ার বরাদ্দ করে, কিন্তু তাদের সেমান্টিক বিভাগ শ্রেণীবদ্ধ না করে।
পিকিউ (প্যানোপটিক কোয়ালিটি)
প্যানোপটিক সেগমেন্টেশনের জন্য স্ট্যান্ডার্ড মূল্যায়ন মেট্রিক, যা সামগ্রিক পারফরম্যান্স পরিমাপ করতে রিকগনিশন কোয়ালিটি (রিকো) এবং সেগমেন্টেশন কোয়ালিটি (সেগ) এর ওজন দেয়।
থিং (বস্তু)
প্যানোপটিক সেগমেন্টেশনে বস্তুর বিভাগ যা গণনাযোগ্য এবং স্বতন্ত্র ইনস্ট্যান্স রয়েছে, যেমন গাড়ি বা মানুষ, 'স্টাফ' এর বিপরীতে।
স্টাফ (উপাদান)
প্যানোপটিক সেগমেন্টেশনে অঞ্চলের বিভাগ যা নিয়মহীন এবং গণনাযোগ্য নয়, যেমন আকাশ, রাস্তা বা ঘাস, 'থিংস' এর বিপরীতে।
পিক্সেল এমবেডিং
প্রতিটি পিক্সেলের উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টর উপস্থাপনা, যা ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন পদ্ধতিতে একই ইনস্ট্যান্সের অন্তর্গত পিক্সেলগুলিকে গ্রুপ করতে ব্যবহৃত হয়।
ডিটেকশন হেড
একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের মডিউল যা বাউন্ডিং বক্স এবং অবজেক্ট ক্লাসের ভবিষ্যদ্বাণীতে বিশেষজ্ঞ, প্রায়শই ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশনের আপস্ট্রিমে ব্যবহৃত হয়।
ইনস্ট্যান্স মাস্ক
ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশনের বাইনারি আউটপুট, যেখানে প্রতিটি মাস্ক পিক্সেল স্তরে একটি অনন্য বস্তুর সঠিক আকৃতি উপস্থাপন করে, অন্যান্য বস্তু থেকে পৃথক।
ইউনিফাইড প্যানোপটিক নেটওয়ার্ক
মাল্টি-হেড বা সিঙ্গল-ব্রাঞ্চ নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা একই সাথে সেমান্টিক এবং ইনস্ট্যান্স ভবিষ্যদ্বাণী কার্যকরভাবে উৎপন্ন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
AP (গড় নির্ভুলতা)
ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশনের কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক, যা ইন্টারসেকশন ওভার ইউনিয়ন (IoU) এর বিভিন্ন আত্মবিশ্বাস থ্রেশহোল্ডে সনাক্তকরণের গড় নির্ভুলতা পরিমাপ করে।
প্যানোপটিক সেগমেন্টেশন ফর্মার (PSFormer)
ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক আর্কিটেকচার যা প্যানোপটিক সেগমেন্টেশনকে মাস্ক সিকোয়েন্স প্রেডিকশন সমস্যা হিসেবে বিবেচনা করে, সেম্যান্টিক এবং ইনস্ট্যান্স পদ্ধতিগুলিকে একত্রিত করে।
কোয়েরি-ভিত্তিক প্যানোপটিক সেগমেন্টেশন
একটি প্যারাডাইম যেখানে শেখা কোয়েরিগুলির একটি সেট ইমেজ ফিচারের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে সমস্ত অবজেক্ট এবং অঞ্চলের ক্লাস ও মাস্ক একইসাথে প্রেডিক্ট করে।
প্যানোপটিক ডিকোডার
প্যানোপটিক সেগমেন্টেশন নেটওয়ার্কের চূড়ান্ত মডিউল যা চূড়ান্ত আউটপুট ম্যাপ তৈরি করার জন্য সেম্যান্টিক এবং ইনস্ট্যান্স ব্রাঞ্চ থেকে প্রাপ্ত ফিচারগুলিকে একত্রিত করার দায়িত্বে থাকে।
প্যানোপটিক গ্রাউন্ড ট্রুথ
ইমেজ অ্যানোটেশন যেখানে প্রতিটি পিক্সেল একটি ইনস্ট্যান্স আইডেন্টিফায়ার এবং সেম্যান্টিক ক্লাস দিয়ে লেবেল করা হয়, যা মডেলগুলির প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য রেফারেন্স হিসেবে কাজ করে।