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人工智能完整词典

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实例分割

检测并划定图像中每个不同对象的任务,为每个实例分配唯一标识符,但不对其语义类别进行分类。

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全景质量

全景分割的标准评估指标,通过加权识别质量(reco)和分割质量(seg)来衡量整体性能。

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可数物体

全景分割中的对象类别,这些对象是可计数的且具有不同的实例,如汽车或人物,与'不可数区域'相对。

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不可数区域

全景分割中的区域类别,这些区域是无定形且不可计数的,如天空、道路或草地,与'可数物体'相对。

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像素嵌入

每个像素的高维向量表示,用于在实例分割方法中将属于同一实例的像素分组。

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检测头

卷积神经网络中专用于预测边界框和对象类别的模块,通常用于实例分割的上游处理。

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实例掩码

实例分割的二进制输出,其中每个掩码表示单个对象在像素级别上的精确形状,与其他对象区分开来。

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统一全景网络

具有多头或单分支架构的神经网络,设计用于同时高效地生成语义预测和实例预测。

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AP (平均精度)

评估实例分割性能的关键指标,测量在不同交并比(IoU)置信度阈值下检测的平均精度。

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全景分割变换器(PSFormer)

基于变换器的架构,将全景分割处理为掩码序列预测问题,统一了语义和实例分割方法。

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基于查询的全景分割

一种范式,其中一组学习到的查询与图像特征交互,同时预测所有对象和区域的类别和掩码。

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全景解码器

全景分割网络的最终模块,负责融合来自语义分支和实例分支的特征,生成最终的输出图。

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全景真实标注

图像标注,其中每个像素都标有实例标识符和语义类别,作为模型训练和评估的参考标准。

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