Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Segmentation d'Instance
Technique qui détecte et délimite chaque objet individuel dans une image, en assignant un identifiant unique à chaque instance tout en ignorant la classe de l'objet.
Masque Panoptique
Représentation de sortie en segmentation panoptique où chaque pixel est associé à un identifiant d'instance et une étiquette de classe, formant une carte de masque complète.
Fusion de Tâches
Méthodologie d'intégration de plusieurs tâches de vision par ordinateur, comme la segmentation sémantique et d'instance, en un seul modèle unifié pour optimiser les performances.
Matrice de Confusion Panoptique
Outil d'évaluation spécifique à la segmentation panoptique qui mesure les erreurs de classification et d'identification d'instances à travers les catégories sémantiques et d'instance.
Perte de Consistance Panoptique
Fonction de coût qui pénalise les incohérences entre les prédictions de segmentation sémantique et d'instance pour garantir une sortie panoptique unifiée et cohérente.
Détection d'Objets par Ancrage
Approche de détection qui utilise des boîtes d'ancrage prédéfinies de différentes tailles et rapports d'aspect pour localiser et classer les objets dans une image.
Réseau de Têtes Multiples
Architecture de réseau de neurones où plusieurs branches de sortie, ou 'têtes', sont spécialisées pour des tâches différentes mais partagent une base de caractéristiques commune.
Carte de Caractéristiques Partagées
Représentation intermédiaire dans un modèle de segmentation panoptique utilisée comme entrée commune pour les branches de segmentation sémantique et d'instance.
Regroupement par Pixel
Technique qui regroupe les pixels en fonction de leur similarité de caractéristiques pour former des instances d'objets distincts dans la segmentation d'instance.
Inférence en Temps Réel
Capacité d'un modèle de segmentation panoptique à produire des prédictions rapidement, souvent nécessaire pour les applications comme la conduite autonome ou la robotique.
Recouvrement de Masques
Défi dans la segmentation panoptique où les masques d'instances de la même classe ou de classes différentes se chevauchent, nécessitant une stratégie de résolution de conflits.
Étiquetage des Choses et des Étuis
Distinction conceptuelle où les 'choses' (things) sont des objets comptables et les 'étuis' (stuff) sont des régions amorphes, une distinction clé pour la segmentation panoptique.
Post-Traitement Heuristique
Ensemble de règles appliquées après la prédiction du modèle pour résoudre les ambiguïtés et fusionner les sorties sémantiques et d'instance en une carte panoptique finale.
Apprentissage par Contraste d'Instances
Méthode d'entraînement qui utilise une perte contrastive pour séparer les caractéristiques de différentes instances d'objets, améliorant la qualité de la segmentation d'instance.
Réseau de Segmentation Panoptique (Panoptic FPN)
Architecture de référence qui étend le Feature Pyramid Network (FPN) pour générer des prédictions de segmentation sémantique et d'instance de manière unifiée.
Qualité de Délimitation (Boundary Quality)
Métrique d'évaluation qui mesure la précision des contours des masques prédits, un aspect crucial pour la performance visuelle de la segmentation panoptique.