পূর্ববর্তী উত্তরগুলি সত্যিই দুর্দান্ত, আমি আরও কয়েকটি সংযোজন উল্লেখ করতে চাই:
অবজেক্ট বিভাজন
এটি গবেষণা সম্প্রদায়ের পক্ষে নেমে যাওয়ার অন্যতম কারণ হ'ল এটি সমস্যাগতভাবে অস্পষ্ট। অবজেক্ট বিভাজন বলতে কেবল কোনও চিত্রের মধ্যে একক বা ছোট সংখ্যক অবজেক্ট সন্ধান করা এবং তাদের চারপাশে একটি সীমানা আঁকতে ব্যবহৃত হয় এবং বেশিরভাগ উদ্দেশ্যে আপনি এখনও ধরে নিতে পারেন এর অর্থ এটি। যাইহোক, এটি ব্লবগুলির বিভাজন বোঝাতেও ব্যবহৃত হতে পারে যা বস্তু হতে পারে, পটভূমি থেকে বস্তুর বিভাজন (সাধারণভাবে এখন ব্যাকগ্রাউন্ড বিয়োগ বা পটভূমি বিভাজন বা অগ্রভাগ সনাক্তকরণ বলা হয়), এবং এমনকি কিছু ক্ষেত্রে বাউন্ডিং বাক্স ব্যবহার করে অবজেক্ট স্বীকৃতিতে আন্তঃব্যক্তভাবে ব্যবহৃত হয় (এটি গভীরভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কের অবজেক্টের সাথে অবজেক্টের স্বীকৃতিতে আগমন বন্ধ হয়েছিল, তবে পূর্বে অবজেক্টের স্বীকৃতিটিও পারে এর অর্থ এটিতে কেবল কোনও সামগ্রীর সাথে পুরো চিত্রটিকে লেবেল করা)।
"বিভাগকরণ" "শব্দার্থক" কী করে?
সিম্পি, প্রতিটি বিভাগ বা প্রতিটি পিক্সেল গভীর পদ্ধতির ক্ষেত্রে কোনও বিভাগের ভিত্তিতে একটি শ্রেণির লেবেল দেওয়া হয়। সাধারণভাবে বিভাগকে কিছু নিয়মে চিত্রের বিভাজন of মিউনশিফ্ট বিভাজন উদাহরণস্বরূপ, খুব উচ্চ স্তরের থেকে চিত্রের শক্তির পরিবর্তন অনুযায়ী ডেটা ভাগ করে নেওয়া। গ্রাফ কাটাভিত্তিক বিভাজন একইভাবে শেখা হয় না তবে সরাসরি প্রতিটি চিত্রের বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে আলাদা হয় ived আরও সাম্প্রতিক (নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক) পদ্ধতিগুলি নির্দিষ্ট শ্রেণীর সাথে সম্পর্কিত স্থানীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে শিখতে লেবেলযুক্ত পিক্সেলগুলি ব্যবহার করে এবং তারপরে প্রতিটি পিক্সেলটির উপর ভিত্তি করে শ্রেণিভুক্ত করুন যে ক্লাসে p পিক্সেলের জন্য সর্বোচ্চ আস্থা রয়েছে। এইভাবে, "পিক্সেল-লেবেলিং" কার্যের জন্য আরও সৎ নাম এবং "সেগমেন্টেশন" উপাদানটি উদ্ভূত হয়।
ইনস্ট্যান্ট বিভাজন
যুক্তিযুক্তভাবে অবজেক্ট সেগমেন্টেশন এর সবচেয়ে কঠিন, প্রাসঙ্গিক এবং মূল অর্থ, "উদাহরণস্বরূপ বিভাগ" এর অর্থ কোনও দৃশ্যের মধ্যে পৃথক বস্তুর বিভাজন, যদিও সে একই ধরণের কিনা। যাইহোক, এটি এতটা জটিল হওয়ার কারণগুলির মধ্যে একটি কারণ দৃষ্টিভঙ্গির দিক থেকে (এবং কিছু উপায়ে দার্শনিক একটি) "অবজেক্ট" উদাহরণটি কী করে তা সম্পূর্ণ পরিষ্কার নয়। দেহের অঙ্গ প্রত্যঙ্গ কি বস্তু? এই জাতীয় "অংশ-অবজেক্টস" এগুলিকে কি কোনও বিভাগ বিভাগের অ্যালগরিদম দ্বারা পৃথক করা উচিত? তাদের সম্পূর্ণ থেকে পৃথক দেখা গেলেই কেবল সেগুলি করা উচিত? যৌগিক বস্তুর সম্পর্কে কী দুটি বিষয় পরিষ্কারভাবে সংযুক্ত করা উচিত তবে পৃথকযোগ্য এক বস্তু বা দুটি হওয়া উচিত (সঠিকভাবে তৈরি না হওয়াতে একটি কাঠিটির উপরে একটি কুড়াল, হাতুড়ি, বা কেবল একটি লাঠি এবং একটি শিলা থাকে?) এছাড়াও, এটি ' উদাহরণগুলি কীভাবে আলাদা করা যায় তা পরিষ্কার করুন অন্যান্য দেওয়ালগুলির সাথে এটি যুক্ত যা একটি পৃথক উদাহরণ রয়েছে? উদাহরণগুলিতে কোন অর্ডার গণনা করা উচিত? তারা হাজির হিসাবে? দৃষ্টিভঙ্গির নিকটবর্তীতা? এই অসুবিধা থাকা সত্ত্বেও, অবজেক্টগুলির বিভাজন এখনও একটি বড় বিষয় কারণ মানুষ হিসাবে আমরা তাদের "শ্রেণির লেবেল" নির্বিশেষে সমস্ত সময় অবজেক্টগুলির সাথে যোগাযোগ করি (আপনার চারপাশে এলোমেলো বস্তুগুলি কাগজের ওজন হিসাবে ব্যবহার করে, চেয়ার নয় এমন জিনিসগুলিতে বসে), এবং তাই কিছু ডেটাসেট এই সমস্যাটি পাওয়ার চেষ্টা করে, তবে সমস্যার দিকে তেমন মনোযোগ দেওয়া হয়নি এর মূল কারণটি এটি যথাযথভাবে সংজ্ঞায়িত হয়নি।
দৃশ্য পার্সিং / দৃশ্য লেবেলিং
দৃশ্য পার্সিং হ'ল দৃশ্যের লেবেলিংয়ের কঠোরভাবে বিভাজন পদ্ধতি, যার নিজস্ব কিছু অস্পষ্টতা সমস্যা রয়েছে। .তিহাসিকভাবে, দৃশ্যের লেবেলিংয়ের অর্থ পুরো "দৃশ্য" (চিত্র )টিকে বিভাগগুলিতে ভাগ করা এবং সেগুলি সমস্তকে একটি শ্রেণির লেবেল দেওয়া। তবে এটির অর্থ চিত্রের ক্ষেত্রগুলিতে স্পষ্টভাবে বিভাজন না করে ক্লাস লেবেল দেওয়ার অর্থও ব্যবহৃত হয়েছিল। বিভাগকে সম্মানের সাথে, "শব্দার্থক বিভাগ" পুরো দৃশ্যের বিভাজন বোঝায় না । সিমেন্টিক সেগমেন্টেশনের জন্য, অ্যালগরিদমটি কেবলমাত্র তার জানা জিনিসগুলিকেই সেগমেন্ট করার উদ্দেশ্যে তৈরি হয়েছে এবং পিক্সেলগুলির লেবেল লাগানোর জন্য এটির ক্ষতি ফাংশন দ্বারা দন্ডিত হবে that উদাহরণস্বরূপ, এমএস-কোকো ডেটাসেটটি শব্দার্থক বিভাগের জন্য একটি ডেটাসেট যেখানে কেবল কিছু বস্তু খণ্ডিত।
