Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Segmentação de Instância
Tarefa de visão computacional que consiste em detectar e delimitar cada objeto individual em uma imagem, distinguindo instâncias da mesma classe por máscaras únicas.
Region of Interest (RoI) Align
Operação que extrai características de tamanho fixo de regiões de interesse de tamanhos variáveis usando amostragem bilinear precisa, evitando erros de quantização do RoI Pooling.
Embedding de Instância
Técnica que aprende a mapear cada pixel para um espaço de embedding onde os pixels da mesma instância estão próximos e os de instâncias diferentes estão distantes, permitindo a separação sem supervisão.
Função de Perda Sensível à Borda
Função de perda que penaliza mais os erros de previsão nas fronteiras dos objetos, melhorando a precisão da máscara e a nitidez dos contornos na segmentação de instância.
Cascade Mask R-CNN
Melhoria do Mask R-CNN que utiliza uma cascata de cabeças de detecção com limiares de IoU crescentes, refinando progressivamente as previsões para uma precisão superior em objetos difíceis.
YOLACT
Arquitetura de segmentação de instância em tempo real que gera máscaras protótipo em paralelo com a detecção de objetos, e depois as combina linearmente para previsões rápidas.
TensorMask
Abordagem de segmentação de instância que utiliza tensores 4D para representar as máscaras de objetos, permitindo uma modelagem mais rica das estruturas e uma melhor precisão do que as máscaras 2D tradicionais.
PointRend
Módulo de renderização que amostra inteligentemente pontos nas fronteiras dos objetos para refinar as previsões de máscara, melhorando a qualidade dos detalhes sem custo computacional significativo.
Agrupamento no Espaço de Embedding
Método de segmentação de instância que agrupa pixels em um espaço de embedding aprendido, onde cada cluster corresponde a uma instância de objeto distinta na imagem original.
Segmentação de Instância Dinâmica
Abordagem adaptativa que ajusta a resolução da máscara e a complexidade do processamento com base nas características de cada instância detectada, otimizando os recursos computacionais.
Mask Scoring R-CNN
Extensão do Mask R-CNN que prevê uma pontuação de qualidade para cada máscara gerada, permitindo uma melhor avaliação da confiança na segmentação e aprimoramento das métricas de desempenho.
SOLOv2
Arquitetura de segmentação de instância sem âncora que divide a imagem em grades e prevê diretamente as máscaras e categorias para cada célula, eliminando a necessidade de propostas de região.
Segmentação de Instância Adaptativa
Método que ajusta dinamicamente a complexidade do modelo com base no conteúdo da imagem, alocando mais recursos para regiões com muitas instâncias ou objetos complexos.
MaskIoU Head
Módulo adicional que prevê o IoU (Intersection over Union) entre a máscara prevista e a máscara real, fornecendo uma medida de qualidade mais precisa para cada instância segmentada.
Segmentação de Instância Baseada em Consulta
Paradigma inspirado em transformers que utiliza consultas aprendíveis para detectar e segmentar instâncias simultaneamente, eliminando as etapas sequenciais tradicionais.