Madde #296Görü & Multimodal/sozluk/instance-segmentation
Instance Segmentation
Türkçe: Örneklem / Tekil Nesne Bölütleme
Ayrıntılı Tanım
Sadece sayılabilir nesnelere (insan, araba, sandalye) odaklanan; aynı sınıftan olsalar bile **her bir nesneyi birbirinden tamamen bağımsız ve farklı renkli bir kimlik maskesiyle** ayıran bölütleme türüdür.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Anlamsal bölütlemenin birbirine bitişik duran nesneleri tek bir dev kütle sanması körlüğünü çözer; nesnelerin kaç adet olduğunu ve bağımsız sınırlarını tespit eder.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Nesne tespiti ile anlamsal bölütlemeyi birleştirir. Önce nesneler bulunur (örneğin Mask R-CNN ile), ardından her kutunun içindeki tekil nesneye özel bağımsız bir piksel maskesi üretilir.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Bir miting meydanı: Anlamsal bölütleme tüm kalabalığı dev tek parça kırmızı bir leke olarak boyarken; Örneklem bölütleme meydandaki 500 insanı tek tek farklı renklerle ayırt edip her birinin bağımsız siluetini çizer.
Benzer Terimlerden Farkı
Arka planı (gökyüzü, yol, deniz) umursamaz; sadece tekil nesnelerin (foreground instances) sınırlarıyla ilgilenir.
İlişkili Terimler (3)
Bilgisayarlı Görü, Çok Modlu ve Üretken Yapay Zekâ
CNN, Vision Transformers (ViT), Diffusion, GAN, VAE ve Multimodal modeller.
Toplam Terim:53 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#295)Semantic Segmentation
Sonraki Terim (#297)Panoptic Segmentation