ইমেজ সেগমেন্টেশন

টীকা সংগ্রহ করার আগে বিভাজন টাস্ক নির্বাচন করুন। প্রতিটি রাস্তার পিক্সেল লেবেল করা প্রতিটি পৃথক গাড়ি শনাক্ত করার থেকে আলাদা। কীভাবে অনিশ্চিত সীমানা, স্বচ্ছ বস্তু, ওভারল্যাপিং দৃষ্টান্ত এবং লেবেল সেটের বাইরের অঞ্চলগুলির সাথে আচরণ করা যায় তা নির্ধারণ করুন। টীকা মান ফলাফল প্রভাবিত করে. দুইজন পর্যালোচক চুল, ছায়া বা আংশিকভাবে দৃশ্যমান বস্তুর চারপাশে বিভিন্ন সীমানা আঁকতে পারেন। লেবেলিং কনভেনশনটি নথিভুক্ত করুন এবং সর্বদা একটি নিখুঁতভাবে সুস্পষ্ট মুখোশ রয়েছে বলে ধরে না নিয়ে মতবিরোধ পরিমাপ করুন। অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত মেট্রিক ব্যবহার করুন. বেশিরভাগ পিক্সেল ব্যাকগ্রাউন্ডে থাকলে পিক্সেলের নির্ভুলতা বেশি দেখা যায়। ওভারল্যাপ মেট্রিক্স যেমন ইন্টারসেকশন ওভার ইউনিয়ন আরও তথ্য প্রদান করতে পারে, কিন্তু শ্রেণী ভারসাম্য এবং সীমানা গুণমান এখনও গুরুত্বপূর্ণ। একটি ছোট সীমানা ত্রুটি একটি কাজে নিরীহ হতে পারে এবং অন্যটিতে ফলস্বরূপ হতে পারে। সম্পূর্ণ ইমেজ পাইপলাইন পরীক্ষা করুন. ক্রপিং, রিসাইজ, এবং সমন্বয় রূপান্তর একটি অন্যথায় যুক্তিসঙ্গত মুখোশ পরিবর্তন করতে পারে যখন এটি মূল চিত্রের উপর স্থাপন করা হয়। উৎসের মাত্রা সংরক্ষণ করুন এবং ফলাফলটি যেখানে ব্যবহার করা হবে সেই স্কেলে ওভারলেগুলি পরিদর্শন করুন।