Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
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.
Группировка по пикселям
Техника, которая группирует пиксели на основе их схожести характеристик для формирования отдельных экземпляров объектов в сегментации экземпляров.
Вывод в реальном времени
Способность модели паноптической сегментации быстро создавать предсказания, часто необходимая для таких приложений, как автономное вождение или робототехника.
Перекрытие масок
Проблема в паноптической сегментации, где маски экземпляров одного и того же класса или разных классов перекрываются, требуя стратегии разрешения конфликтов.
Маркировка объектов и областей
Концептуальное различие, где 'вещи' (things) - это счетные объекты, а 'области' (stuff) - это аморфные регионы, ключевое различие для паноптической сегментации.
Эвристическая постобработка
Набор правил, применяемых после предсказания модели для разрешения неоднозначностей и объединения семантических и экземплярных выходов в окончательную паноптическую карту.
Контрастное обучение экземпляров
Метод обучения, который использует контрастные потери для разделения характеристик различных экземпляров объектов, улучшая качество сегментации экземпляров.
Сеть паноптической сегментации (Panoptic FPN)
Эталонная архитектура, которая расширяет Feature Pyramid Network (FPN) для генерации предсказаний семантической и экземплярной сегментации единым образом.
Качество границ (Boundary Quality)
Метрика оценки, которая измеряет точность контуров предсказанных масок, важный аспект для визуальной производительности паноптической сегментации.