Ո՞րն է տարբերությունը պատկերի իմաստաբանական հատվածավորման և պատկերի անոտացիայի կամ պատկերի ավտոմատ անոտացիայի միջև:


պատասխանել 1:

Պատկերների անոտացիան նկարագրում է պատկերի համար համապատասխան տեղեկատվության դասակարգումը:

Չնայած սեմալիստական ​​սեգմենտացիան վերաբերում է պատկերների պիտակավորմանը պիքսել մակարդակով, որպեսզի ավելի լավ հասկանան և դասակարգվեն առարկաները:

Մասնավորապես, իմաստաբանական պատկերի սեգմենտացիայի նպատակը պատկերի յուրաքանչյուր պիքսել ներկայացնելն է, որը ցուցադրվում է համապատասխան դասի հետ:

Ըստ էության, սեմալիստական ​​հատվածավորումը պատկերի անոտացիայի տեսակ է, որը նկարագրում է պատկերի յուրաքանչյուր փիքսել դասային պիտակի վերագրման գործընթացը:

Սեմալիստական ​​բաժանման ծրագրերը ներառում են ՝ ինքնավար տրանսպորտային միջոցներ, Agritech, ռոբոտներ, առողջապահական տեխնոլոգիա, տեսարանի փոխըմբռնում:

Bridged AI- ում մենք առաջարկում ենք պատկերների անվանման տարբեր եղանակներ, ինչպիսիք են սեմալիստական ​​հատվածավորումը, կապող տուփերը, դեմքի ճանաչումը, կետի ծանոթագրությունը և այլն:

Տեխնիկայի մանրամասն պատկերացում կազմելու համար այցելեք ՝ Bridged AI

Linkedin: https: //www.linkedin.com/company ...


պատասխանել 2:

Նկարների անոտացիան նշում է մեքենաների համար ընթերցվող նկարներ գնող մարդկանց: Տեղեկությունն իմիջի դասերից հանելու խնդիր է: Սեմալիստական ​​պատկեր

Ստորև բերված է պատկերի նշման օրինակ `կապված սահմանի տուփերով:

Սեգմենտացիան նշանակում է պատկերի յուրաքանչյուր պիքսել ներկայացնել համապատասխան դասի հետ, թե ինչ է ցուցադրվում:

Սեմալիստական ​​սեգմենտացիայի օրինակ:


պատասխանել 3:

Բարև

Կարծում եմ `այստեղ կարող եք շփոթել որոշ տերմինների հետ:

Նախ, պատկերի ծանոթագրությունն ավելի մեծ հովանու տերմին է, որին պատկանում է սեմալիստական ​​հատվածացումը:

Պատկերների անոտացիա. Պատկերների կապում տվյալների հետ (հաճախ տեքստային տվյալներ), այսինքն. Այս պատկերը կատու է, այս պատկերն է շուն, այս պատկերի բաժինը պարունակում է մեքենա և այլն: Սեմալիստական ​​հատվածավորում - պատկերի ծանոթագրության ձև կամ տեսակ Պատկերը նշանակված է կատեգորիայի պիտակի վրա: Օրինակ. Ինքնավար տրանսպորտային միջոցներ պատրաստելիս ընկերություններին կարող է անհրաժեշտ լինել երթևեկության պատկերներից բաղկացած դասընթացների տվյալներ, որոնց պատկերում յուրաքանչյուր պիքսել պիտակավորված է հետևյալ կատեգորիաներով. Տրանսպորտային միջոց, հետիոտն, հեծանիվ, խոչընդոտ, ճանապարհ, մայթ և այլն: Այսպիսին է.

(robots.ox.ac.uk- ի միջոցով)

Պատկերների ավտոմատ անոտացիա - Ենթադրում եմ, որ դուք նկատի ունեք մեքենայական ուսուցման մոդելին, որը կարող է ավտոմատ կերպով պատկերել նկարները: Համակարգչային տեսողության մոդելների և հավելվածների (օրինակ ՝ ինքնուրույն մեքենա) նկարագրության պատկերների տվյալների ուսուցման հիմնական նպատակն այն է, որ դրանք կարողանան ինքնաբերաբար ճանաչել իրական աշխարհում օբյեկտներն ու սահմանները: Համոզված եմ, որ պատկերի ծանոթագրության ավտոմատացված շատ մոդելներ մշակման փուլում են: Այնուամենայնիվ, անօդաչու թռչող սարքեր կամ ինքնավար տրանսպորտային միջոցներ կառուցելիս տվյալների ճշգրտությունն էական է: Ընկերությունների մեծ մասը միայն պատրաստում է իրենց մոդելները մարդկային մեկնաբանությամբ ստացված տվյալներով:

Հուսով եմ, որ սա կօգնի պատասխանել ձեր հարցերին:

-Limarc Ambalina