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पैनोप्टिक सेगमेंटेशन प्रत्येक छवि पिक्सेल को एक सिमेंटिक श्रेणी और, गणनीय वस्तुओं के लिए, एक उदाहरण पहचान प्रदान करता है।
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यह अलग-अलग वस्तुओं के उदाहरण विभाजन के साथ अनाकार क्षेत्रों के शब्दार्थ विभाजन को एकीकृत करता है।
पैनोप्टिक सेगमेंटेशन पेपर एक एकीकृत कार्य को परिभाषित करता है जिसमें प्रत्येक पिक्सेल एक सिमेंटिक क्लास द्वारा लेबल किए गए सेगमेंट से संबंधित होता है और, "चीज़" वर्गों के लिए, एक उदाहरण पहचान। आकाश या सड़क जैसे "सामान" वर्गों को व्यक्तिगत इंस्टेंस आईडी की आवश्यकता नहीं होती है। लेखक पैनोप्टिक क्वालिटी (पीक्यू) को चीज़ों और सामग्री वर्गों के लिए एक एकीकृत मीट्रिक के रूप में पेश करते हैं। मास्क2फॉर्मर एक बाद का मुखौटा-ध्यान आर्किटेक्चर है जिसे लेखक की रिपोर्ट पैनोप्टिक, उदाहरण और सिमेंटिक विभाजन को संबोधित कर सकती है; इसके परिणाम उस पेपर के डेटासेट और मेट्रिक्स के लिए विशिष्ट हैं।
आकाश, सड़क या घास को सामान क्षेत्रों के रूप में लेबल करना।
लोगों या वाहनों को अलग करने के लिए व्यक्तिगत इंस्टेंस आईडी निर्दिष्ट करना।
पैनोप्टिक गुणवत्ता के साथ संयुक्त विभाजन और पहचान गुणवत्ता का मूल्यांकन।
सिमेंटिक, इंस्टेंस और पैनोप्टिक कार्यों में मास्क2फॉर्मर जैसे सार्वभौमिक आर्किटेक्चर की तुलना करना।
लक्ष्य डेटासेट पर विभाजन आर्किटेक्चर की तुलना करें और पीक्यू और प्रासंगिक सबमेट्रिक्स की रिपोर्ट करें। एक बेंचमार्क में यूनिवर्सल आर्किटेक्चर के परिणाम अन्य डेटासेट या परिनियोजन स्थितियों में समान गुणवत्ता स्थापित नहीं करते हैं।
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पैनोप्टिक सेगमेंटेशन प्रत्येक छवि पिक्सेल को एक सिमेंटिक श्रेणी और, गणनीय वस्तुओं के लिए, एक उदाहरण पहचान प्रदान करता है। यह अलग-अलग वस्तुओं के उदाहरण विभाजन के साथ अनाकार क्षेत्रों के शब्दार्थ विभाजन को एकीकृत करता है।
पैनोप्टिक सेगमेंटेशन प्रत्येक पिक्सेल को एक श्रेणी के साथ लेबल करता है और इसके अतिरिक्त गणनीय 'चीजों' को एक अद्वितीय इंस्टेंस आईडी देता है, जिससे कोई अंतराल या ओवरलैप नहीं होता है।
'सामान' आकाश या सड़क जैसे अनगिनत, अनाकार पृष्ठभूमि क्षेत्रों को संदर्भित करता है, जिन्हें एक श्रेणी प्राप्त होती है लेकिन कोई उदाहरण आईडी नहीं मिलती है।
सिमेंटिक विभाजन पिक्सेल को श्रेणी के आधार पर लेबल करता है लेकिन दो लोगों को एक दूसरे से अलग नहीं कर सकता; पैनॉप्टिक इंस्टेंस पहचान जोड़ता है।
पैनोप्टिक क्वालिटी (पीक्यू) पहचान सटीकता को विभाजन ओवरलैप के साथ जोड़ती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि चीजों और सामान की कितनी अच्छी भविष्यवाणी की गई है।
पैनोप्टिक मीट्रिक में, SQ मिलान किए गए खंडों के प्रतिच्छेदन-ओवर-संघ का औसत करता है; आरक्यू पहचान गुणवत्ता को पकड़ता है।
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