छवि विभाजन

सिमेंटिक विभाजन श्रेणियों की पहचान करता है, जबकि उदाहरण विभाजन एक ही श्रेणी की अलग-अलग वस्तुओं को अलग करता है। परिणामी मुखौटा एक अनुमान है जिसकी सीमाओं और छूटे हुए क्षेत्रों के मूल्यांकन की आवश्यकता है।

चाबी छीन लेना

• सिमेंटिक और इंस्टेंस कार्यों में अंतर करें।
• एनोटेशन सीमाएँ परिभाषित करें।
• अल्पसंख्यक क्षेत्रों का मूल्यांकन करें और मानचित्रण का समन्वय करें।

एनोटेशन एकत्रित करने से पहले विभाजन कार्य चुनें. प्रत्येक सड़क पिक्सेल को लेबल करना प्रत्येक व्यक्तिगत वाहन की पहचान करने से भिन्न होता है। परिभाषित करें कि अनिश्चित सीमाओं, पारदर्शी वस्तुओं, अतिव्यापी उदाहरणों और लेबल सेट के बाहर के क्षेत्रों का इलाज कैसे करें। एनोटेशन गुणवत्ता परिणाम को प्रभावित करती है. दो समीक्षक बालों, छायाओं या आंशिक रूप से दिखाई देने वाली वस्तुओं के चारों ओर अलग-अलग सीमाएँ खींच सकते हैं। लेबलिंग परंपरा का दस्तावेजीकरण करें और यह मानने के बजाय असहमतियों को मापें कि हमेशा एक बिल्कुल स्पष्ट मुखौटा होता है। एप्लिकेशन के अनुकूल मेट्रिक्स का उपयोग करें। जब अधिकांश पिक्सेल पृष्ठभूमि में हों तो पिक्सेल सटीकता अधिक दिख सकती है। ओवरलैप मेट्रिक्स जैसे कि इंटरसेक्शन ओवर यूनियन अधिक जानकारी प्रदान कर सकता है, लेकिन वर्ग संतुलन और सीमा गुणवत्ता अभी भी मायने रखती है। एक छोटी सी सीमा त्रुटि एक कार्य में हानिरहित हो सकती है और दूसरे में परिणामी हो सकती है। पूर्ण छवि पाइपलाइन का परीक्षण करें. जब इसे मूल छवि पर वापस रखा जाता है तो क्रॉप करना, आकार बदलना और समन्वयित रूपांतरण एक अन्यथा उचित मुखौटा को बदल सकता है। स्रोत आयामों को सुरक्षित रखें और उस पैमाने पर ओवरले का निरीक्षण करें जहां परिणाम का उपयोग किया जाएगा।

1. 1,000 पिक्सल के साथ एक छवि बनाएं, जिनमें से 950 पृष्ठभूमि हैं और 50 लक्ष्य ऑब्जेक्ट से संबंधित हैं।
2. प्रत्येक पिक्सेल को पृष्ठभूमि के रूप में चिह्नित करने वाली भविष्यवाणी में 95% पिक्सेल सटीकता होती है लेकिन किसी भी वस्तु का पता नहीं चलता है।
3. केवल समग्र पिक्सेल स्कोर की रिपोर्ट करने के बजाय वर्ग-विशिष्ट ओवरलैप और मिस्ड-ऑब्जेक्ट व्यवहार का निरीक्षण करें।

आविष्कृत पिक्सेल गणना एक मूल्यांकन संकट को दर्शाती है।