Барчаспҳо: усули сегментатсияи семантикӣ , сегментатсияи семантикии аутсорсинг , шарҳи тасвири семантикӣ , сегментатсияи семантикӣ , шарҳи сегментатсияи семантикӣ , моделҳои сегментатсияи семантикӣ , навъҳои сегментатсияи семантикӣ , таснифоти семантикӣ , сегментатсияи семантикии тасвир чист
Дар ин мақола
A. Сегментатсияи тасвирҳои семантикӣ чист?
B. Сегментатсияи маъноӣ: Намудҳои гуногун
C. Омода кардани маълумот барои сегментатсияи тасвирҳои семантикӣ
D. Шумо метавонед ба аутсорсинг сегментатсияи семантикиро интихоб кунед
Рушди биниши компютерӣ тамоюл аст ва ширкатҳои бузурги нармафзор ба рушди он тамаркуз мекунанд. Оё шумо медонед, ки технологияи асосии паси биниши компютер чист? Хуб, ин шарҳи тасвир аст, ки ба мошинҳо дарки дурусти унсурҳои визуалӣ медиҳад. Барои донистани ин технология, шумо бояд бидонед, ки сегментатсияи семантикии тасвир ва хусусиятҳои он чист.
Пурсед, ки чаро сегментатсияи тасвири семантикӣ. Аннотацияи тасвир техникаи зиёдеро дар бар мегирад ва сегментатсияи семантикии тасвир дар байни рӯйхати рақамҳои телефони мобилӣ онҳо бештар истифода мешавад. Ин техника тамғаҳои синфҳоро ба пикселҳо бо ёрии алгоритмҳои омӯзиши амиқ таъин мекунад. Ҳамин тариқ, компютерҳо метавонанд унсурҳои визуалиро хеле хуб дарк кунанд ва чизҳоро дақиқ муайян кунанд.
Аз таҳияи мошинҳои мустақил то филтрҳои аксҳои маъмул дар шабакаҳои иҷтимоӣ, истифодаи шарҳи тасвир васеъ аст. Ин технология ба мошинҳо тавассути таъмин кардани биниши компютерӣ кӯмак мекунад, аз ин рӯ онҳо метавонанд унсурҳои визуалиро ошкор кунанд. Дар аксари ҳолатҳо, таҳиягарон барои таҳияи ин моделҳо раванди сегментатсияи семантикии тасвирро афзалтар медонанд.
Биёед дар ин блог омилҳои асосии сегментатсияи тасвирҳои семантикиро баррасӣ кунем. Ҳамин тариқ, шумо метавонед бо ёрии шарҳи сегментатсияи семантикӣ маҷмӯи додаҳоро барои моделҳои шабакаи амиқи нейронии худ омӯзед.
A. Сегментатсияи тасвирҳои семантикӣ чист?
Аннотацияи тасвири семантикӣ як раванди мураккаб буда, дорои атрибутҳои гуногун мебошад. Дар ин раванди сегментатсияи тасвир, шумо метавонед ҳар як пикселро аз тасвир дар минтақаи он, ки арзиши семантикӣ дорад, тақсим кунед. Ғайр аз он, шумо метавонед тасвирҳоро бо нишони мушаххас ба ҷуз аз арзишҳои семантикӣ тақсим кунед.
Аммо пеш аз он ки мо ба сегментатсияи семантикии тасвир амиқтар равем, биёед аввал сегментатсияи тасвирро мухтасар фаҳмем. Ҳамчун омӯзиши мошинсозӣ ва таҳқиқоти шабакаи нейрон пеш рафта истодааст, талабот ба сегментатсияи тасвирҳо низ меафзояд. Дар хотир доред, ки сегментатсияи тасвир се намуди гуногун дорад; мисол, сегментатсияи семантикӣ ва паноптикӣ. Дар байни онҳо, сегментатсияи семантикии тасвир ҳар як пикселро аз рӯи синфи семантикии худ, бар хилофи дигар намудҳо нишон медиҳад.
Барои фаҳмидани он ки сегментатсияи семантикии тасвир аз аслӣ чист, шумо бояд бидонед, ки ин як техникаи хеле бонуфуз аст. Ин техника ҳангоми таҳлили тасвирҳо бо усули сегментатсияи семантикӣ хеле зуд кор мекунад. Аз ин рӯ, он ба биниши компютер тавассути доштани тафсилоти ҳар як қисми семантикии тасвир кӯмак мекунад.
Семантикии тасвир барои омӯзиши моделҳои Machine Learning (ML) хеле муфид аст. Зеро ин раванди таснифоти ба семантикӣ асосёфта таҳлили амиқи тасвирҳоро барои омӯзиши амиқи мошин таъмин мекунад. Бо вуҷуди ин, дақиқии кор омили муҳим ҳангоми сегментатсияи семантикии тасвир мебошад.
Бо ёрии намудҳои гуногуни сегментатсияи семантикӣ, мошинҳо метавонанд моделҳои дарки визуалиро таҳия кунанд. Дурустии ин моделҳои сегментатсияи семантикӣ як эҳтиёҷоти ҳаётан муҳим аст, зеро ин моделҳо тасвирҳоро дар ҳолатҳои воқеӣ муайян мекунанд. Аз ин рӯ, интихоби сегментатсияи семантикии тасвир таҳлили дурусти тасвирро барои омӯзиши амиқи мошин таъмин хоҳад кард.
Акнун биёед сегментатсияи семантикии тасвирро бо навъҳои он дар боби оянда муҳокима кунем.
B. Сегментатсияи маъноӣ: Намудҳои гуногун
Навъи 1: Сегментатсияи тасвирҳои семантикӣ дар асоси минтақа
Барои истихроҷи маълумоти тасвирии минтақа, истихроҷкунандагони додаҳои тасвирӣ раванди сегментатсияи семантикии тасвирро дар асоси минтақа истифода мебаранд. Ин навъи сегментатсия метавонад минтақаҳои интихобшударо ба пешгӯиҳо дар сатҳи пиксел табдил диҳад. Ҳамин тавр, ин модел боварӣ ҳосил мекунад, ки ҳар як пиксел барои биниши компютер комилан намоён аст. Ҷолиб он аст, ки шумо метавонед танҳо минтақаҳои шакли озодро барои сегментатсияи тасвир бо ин модел интихоб кунед.
Ин модел чаҳорчӯбаи мушаххасро барои мувофиқат бо CNN (Шабакаҳои Нейралии Convolutional) истифода мебарад. Бо ин намуд, шумо метавонед бо истифода аз алгоритми мушаххаси ҷустуҷӯ қисмҳои зиёди имконпазирро аз тасвир кашола кунед. Вақте ки он тавассути CNN мегузарад, он хусусиятҳои гуногунро дар минтақаҳои гуногун кашола мекунад. Дар ниҳоят, шумо ҳар як минтақаро тавассути дастгирии лайнери мошинҳои векторӣ тасниф хоҳед кард.
Тааҷҷубовар аст, ки вақте шумо медонед, ки сегментатсияи семантикии тасвир чист, шумо имконоти гуногунро мефаҳмед. Масалан, CNN дар ҳар минтақае, ки аз ҷониби ин модели минтақавӣ интихоб шудааст, ду хусусияти гуногунро ба даст меорад. Дар ин раванд шумо як хусусияти фронталӣ ва минтақаи пурра хоҳед гирифт. Вақте ки шумо ҳарду минтақаро якҷоя мекунед, кори модел ба таври муассир беҳтар мешавад.
Аммо, баъзе нуқсонҳои ин модели сегментатсия мавҷуданд, ки шумо бояд пеш аз интихоби ин фаҳмед. Аввалан, ин модел бо вазифаи сегментатсия чандон мувофиқ нест, зеро он тамоми минтақаро мегирад. Дуюм, агар шумо хоҳед, ки бо ин модел сарҳадҳои дақиқ эҷод кунед, пас ин модел барои шумо нест. Зеро ин модел маълумоти кофии фазоиро дар бар намегирад, ки шумо метавонед барои сохтани сарҳад истифода баред.