Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Segmentation d'instance
Technique avancée qui segmente chaque objet individuellement dans une image, en distinguant les différentes instances de la même classe sémantique.
Segmentation panoptique
Approche unifiée combinant segmentation sémantique et segmentation d'instance pour fournir une compréhension complète de tous les pixels de l'image.
U-Net
Architecture de réseau neuronal convolutif avec structure encodeur-décodeur et connexions skip, optimisée pour la segmentation médicale et biologique.
Superpixels
Groupes de pixels connexes partageant des caractéristiques similaires (couleur, texture), utilisés comme primitives pour réduire la complexité computationnelle.
Watershed
Algorithme de segmentation basé sur la topographie qui traite l'image comme un relief topographique pour identifier les bassins versants et les lignes de partage.
DeepLab
Famille de modèles de segmentation sémantique utilisant des convolutions atrous pour capturer le contexte multi-échelle sans perdre de résolution spatiale.
FCN (Fully Convolutional Network)
Première architecture de deep learning entièrement convolutive permettant la segmentation pixel par pixel en remplaçant les couches fully-connected par des convolutions.
Active Contours
Méthode de segmentation paramétrique utilisant des courbes déformables qui évoluent sous l'influence de forces internes et externes pour délimiter les objets.
Region Growing
Algorithme itératif de segmentation qui agrandit des régions à partir de points de graines en ajoutant les pixels voisins répondant à des critères d'homogénéité.
Graph Cut
Approche de segmentation basée sur la théorie des graphes qui formule le problème comme une minimisation d'énergie de coupe dans un graphe construit à partir de l'image.
Thresholding
Technique de segmentation binaire qui classe les pixels en deux catégories en comparant leur intensité à un ou plusieurs seuils prédéfinis.
Mean Shift
Algorithme de clustering non-paramétrique qui identifie les modes dans la distribution des pixels dans l'espace couleur et spatial pour la segmentation.
GrabCut
Algorithme de segmentation interactif basé sur graph cut utilisant des modèles de mélange gaussien pour modéliser l'avant-plan et l'arrière-plan.
CRF (Conditional Random Field)
Modèle probabiliste discriminatif utilisé pour raffiner les résultats de segmentation en modélisant les dépendances spatiales entre pixels voisins.
Atrous Convolution
Opération de convolution avec des trous qui augmente le champ réceptif sans augmenter les paramètres, essentielle pour la segmentation sémantique.
IoU (Intersection over Union)
Métrique d'évaluation standard mesurant le chevauchement entre les masques de segmentation prédits et les vérités terrain.