Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Segmentation d'Instances
Tâche qui détecte et délimite chaque objet distinct d'une image, en assignant un identifiant unique à chaque instance, sans pour autant classifier leur catégorie sémantique.
PQ (Panoptic Quality)
Métrique d'évaluation standard pour la segmentation panoptique, qui pondère la qualité de reconnaissance (reco) et la qualité de segmentation (seg) pour mesurer la performance globale.
Chose (Thing)
Catégorie d'objets dans la segmentation panoptique qui sont comptables et ont des instances distinctes, comme les voitures ou les personnes, par opposition aux 'stuff'.
Étoffe (Stuff)
Catégorie de régions dans la segmentation panoptique qui sont amorphes et non comptables, comme le ciel, la route ou l'herbe, par opposition aux 'things'.
Embedding de Pixels
Représentation vectorielle de haute dimension pour chaque pixel, utilisée pour regrouper les pixels appartenant à la même instance dans les approches de segmentation par instance.
Tête de Détection
Module d'un réseau de neurones convolutif spécialisé dans la prédiction de boîtes englobantes et de classes d'objets, souvent utilisé en amont de la segmentation d'instances.
Masques d'Instances
Sorties binaires de la segmentation d'instances, où chaque masque représente la forme précise d'un objet unique au niveau pixel, distinct des autres objets.
Réseau Unifié Panoptique
Architecture de réseau de neurones à têtes multiples ou à branche unique conçue pour générer simultanément des prédictions sémantiques et d'instances de manière efficace.
AP (Average Precision)
Métrique clé pour évaluer la performance de la segmentation d'instances, mesurant la précision moyenne des détections à différents seuils de confiance de Intersection over Union (IoU).
Panoptic Segmentation Former (PSFormer)
Architecture basée sur les transformeurs qui traite la segmentation panoptique comme un problème de prédiction de séquences de masques, unifiant les approches sémantiques et d'instances.
Query-Based Panoptic Segmentation
Paradigme où un ensemble de requêtes apprises interagit avec les caractéristiques de l'image pour prédire simultanément les classes et les masques de tous les objets et régions.
Décodeur Panoptique
Module final d'un réseau de segmentation panoptique responsable de fusionner les caractéristiques issues des branches sémantiques et d'instances pour produire la carte de sortie finale.
Vérité Terrain Panoptique
Annotation d'image où chaque pixel est étiqueté avec un identifiant d'instance et une classe sémantique, servant de référence pour l'entraînement et l'évaluation des modèles.