ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳು, ಅದರ ತಂತ್ರಗಳು, ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿನ ಅನ್ವಯಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್: ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನ ಆಳವಾದ ನೋಟ
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು "ನೋಡಲು" ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪಡೆಯಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ; ಇದು ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿನ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ನಿಂದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಎಂದರೇನು?
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್, ಇದನ್ನು ಇಮೇಜ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಹು ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ (ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಗುಂಪುಗಳು) ವಿಭಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗೆ ಒಂದು ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಒಂದೇ ಲೇಬಲ್ ಹೊಂದಿರುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಬಣ್ಣ, ತೀವ್ರತೆ, ವಿನ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದರ ಗುರಿಯು ಚಿತ್ರದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುವಂತೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಾಗಿದೆ.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್‌ನಂತಲ್ಲದೆ, ಇದು ಕೇವಲ ವಸ್ತುಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳವನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ) ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಚಿತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ನಿಖರವಾದ ವಸ್ತು ಗಡಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ: ಗೆಡ್ಡೆಗಳು, ಅಂಗಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಗರಚನಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು.
- ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ: ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ರಸ್ತೆಗಳು, ವಾಹನಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
- ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್: ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವುದು.
- ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ವಿವಿಧ ಭೂ ಹೊದಿಕೆ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು (ಉದಾ. ಕಾಡುಗಳು, ಜಲಮೂಲಗಳು, ನಗರ ಪ್ರದೇಶಗಳು) ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು.
- ಚಿತ್ರ ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆ: ಚಿತ್ರದೊಳಗಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನ ಪ್ರಕಾರಗಳು
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಕಾರಗಳಿವೆ:
ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್
ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗ ಅಥವಾ ಕ್ಲಾಸ್‌ಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು "ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಯಾವ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುವಿನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ವಸ್ತು ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ಎಲ್ಲಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವು ಒಂದೇ ವಸ್ತುವಿನ ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್‌ಗಳಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನೇಕ ಕಾರುಗಳಿರುವ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು "ಕಾರ್" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರಿನ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ರಸ್ತೆ, ಕಾಲುದಾರಿಗಳು, ಕಾರುಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿಹ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ಎಲ್ಲಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದು *ವಿವಿಧ* ಕಾರುಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ - ಅವೆಲ್ಲವೂ ಕೇವಲ "ಕಾರ್" ಆಗಿರುತ್ತವೆ.
ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್
ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಿಂತ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದೆ ಹೋಗಿ, ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಒಂದೇ ವಸ್ತು ವರ್ಗದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು "ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಯಾವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿನ ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್‌ಗೆ ಸೇರಿದೆ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಇದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ (ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ (ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು) ಎರಡನ್ನೂ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಸ್ತುವಿಗೂ ಒಂದು ಅನನ್ಯ IDಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಲು ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಅದೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರಿನ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ಎಲ್ಲಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರಿನ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರಿಗೂ ಒಂದು ಅನನ್ಯ IDಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಾಹನಗಳ ಚಲನವಲನಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ತಂತ್ರಗಳು
ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಹೀಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು:
- ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು: ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೈಯಿಂದ ರಚಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ.
- ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು: ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಹಳೆಯದಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ಗಣಕೀಯ ದಕ್ಷತೆಯಿಂದಾಗಿ ಕೆಲವು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿವೆ.
- ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡಿಂಗ್: ಇದು ಸರಳವಾದ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ತೀವ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದು ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಿಂತ ಕೆಳಗಿನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ನೊಂದು ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗ್ಲೋಬಲ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಇಡೀ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಒಂದೇ ಮಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
- ಎಡ್ಜ್-ಆಧಾರಿತ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಈ ವಿಧಾನವು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂಚುಗಳು ಅಥವಾ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಎಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಸೋಬೆಲ್, ಕ್ಯಾನಿ) ತೀವ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿರುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಪತ್ತೆಯಾದ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ ಮುಚ್ಚಿದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರದೇಶ-ಆಧಾರಿತ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಈ ವಿಧಾನವು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರದೇಶ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ಒಂದು ಬೀಜ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಬಣ್ಣ ಅಥವಾ ತೀವ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆ) ಪೂರೈಸುವ ನೆರೆಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರದೇಶ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಲೀನವು ಇಡೀ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಒಂದೇ ಪ್ರದೇಶವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳು ಪೂರೈಸುವವರೆಗೆ ಅದನ್ನು ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ (ಉದಾ., ಬಣ್ಣ, ವಿನ್ಯಾಸ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿದೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿದೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯಬಲ್ಲವು, ಕೈಯಿಂದ ರಚಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಈಗ ಅನೇಕ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರಬಲ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
- ಫುಲ್ಲಿ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ (FCNs): FCNಗಳು ಪಿಕ್ಸೆಲ್-ವಾರು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಒಂದು ರೀತಿಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. ಅವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ (CNNs) ಫುಲ್ಲಿ ಕನೆಕ್ಟೆಡ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಅವು ಯಾವುದೇ ಗಾತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. FCNಗಳು ಅನೇಕ ಇತರ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿವೆ.
- U-Net: U-Net ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ FCN-ಆಧಾರಿತ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಗಿದ್ದು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಪಾತ್ (ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್) ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಪಾತ್ (ಅಪ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್) ಒಳಗೊಂಡಿರುವ U-ಆಕಾರದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಪಾತ್ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಪಾತ್ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಪಾತ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸ್ಕಿಪ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
- Mask R-CNN: Mask R-CNN ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಮಾದರಿಯಾದ Faster R-CNN ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಪತ್ತೆಯಾದ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಒಂದು ಶಾಖೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ. Mask R-CNN ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಿಭಾಗಿಸಬಹುದು.
- DeepLab: DeepLab ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಆಟ್ರಸ್ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳನ್ನು (ಡೈಲೇಟೆಡ್ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ) ಬಳಸುವ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿದೆ. ಆಟ್ರಸ್ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆ ದೊಡ್ಡ ರಿಸೆಪ್ಟಿವ್ ಫೀಲ್ಡ್ ಹೊಂದಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. DeepLab ಮಾದರಿಗಳು ವಿವಿಧ ಪ್ರಮಾಣಗಳಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಆಟ್ರಸ್ ಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಪಿರಮಿಡ್ ಪೂಲಿಂಗ್ (ASPP) ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತವೆ.
- ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು: ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಯಶಸ್ವಿಯಾದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಲ್ಲವು, ಇದು ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ SegFormer ಮತ್ತು Swin Transformer ಸೇರಿವೆ.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನ ಅನ್ವಯಗಳು
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಆರೋಗ್ಯದಿಂದ ಕೃಷಿಯವರೆಗೆ ಎಲ್ಲದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ:
- ಗೆಡ್ಡೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ (ಉದಾ., MRI, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು) ಗೆಡ್ಡೆಗಳ ಗಡಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ರಿಸೆಕ್ಷನ್ ಅಥವಾ ವಿಕಿರಣ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಮೆದುಳಿನ ಗೆಡ್ಡೆಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು.
- ಅಂಗಗಳ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಅಂಗಗಳ (ಉದಾ., ಹೃದಯ, ಯಕೃತ್ತು, ಶ್ವಾಸಕೋಶ) ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು. ಇದನ್ನು ಅಂಗಗಳ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಜೀವಕೋಶಗಳ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಜೀವಕೋಶಗಳ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು, ಜೀವಕೋಶಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಲು ಮತ್ತು ಜೀವಕೋಶಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜೀವಕೋಶಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು. ಇದು ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆ, ರೋಗ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಜೈವಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳಿಗಾಗಿ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ:
- ರಸ್ತೆ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂಚರಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ರಸ್ತೆಯ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
- ವಾಹನ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿರುವ ಇತರ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು.
- ಪಾದಚಾರಿಗಳ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಪಾದಚಾರಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು.
- ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿಹ್ನೆ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಲೈಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: ಸಂಚಾರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಲು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಲೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು.
ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆ: ರೋಬೋಟ್‌ನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು. ಇದು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ಇಡುವುದು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಂತಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ದೃಶ್ಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ: ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಜಗತ್ತಿನೊಂದಿಗೆ ಸಂಚರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಅದರ ಪರಿಸರದ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷ ಪತ್ತೆ: ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಯಾರಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು.
ಕೃಷಿ
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕೃಷಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:
- ಬೆಳೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಉಪಗ್ರಹಗಳಿಂದ ತೆಗೆದ ಹೊಲಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೆಳೆಗಳ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು. ಇದನ್ನು ರೋಗಗಳು, ಕೀಟಗಳು ಮತ್ತು ಪೋಷಕಾಂಶಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಕಳೆ ಪತ್ತೆ: ಗುರಿಯಿಟ್ಟ ಕಳೆನಾಶಕ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಹೊಲಗಳಲ್ಲಿನ ಕಳೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು. ಇದು ಬಳಸುವ ಕಳೆನಾಶಕದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಹಣ್ಣು ಮತ್ತು ತರಕಾರಿ ಕೊಯ್ಲು: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೊಯ್ಲಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಮಾಗಿದ ಹಣ್ಣುಗಳು ಮತ್ತು ತರಕಾರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು.
ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು:
- ಭೂ ಹೊದಿಕೆ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ಭೂ ಹೊದಿಕೆ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಕಾಡುಗಳು, ಜಲಮೂಲಗಳು, ನಗರ ಪ್ರದೇಶಗಳು) ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಇದು ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ನಗರ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಅರಣ್ಯನಾಶ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ಕಾಡುಗಳನ್ನು ಕಡಿದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅರಣ್ಯನಾಶವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು.
- ವಿಪತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಪೀಡಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕೋಪಗಳಿಂದ (ಉದಾ., ಪ್ರವಾಹ, ಭೂಕಂಪ) ಉಂಟಾದ ಹಾನಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
ಚಿತ್ರ ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆ
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ನಿಖರವಾದ ಸಂಪಾದನೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ:
- ಹಿನ್ನೆಲೆ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆ: ಚಿತ್ರದ ಹಿನ್ನೆಲೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು.
- ವಸ್ತು ಬದಲಿ: ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದು ವಸ್ತುವಿನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು.
- ಶೈಲಿ ವರ್ಗಾವಣೆ: ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತಾ ಒಂದು ಚಿತ್ರದ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಇನ್ನೊಂದು ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳು ಉಳಿದಿವೆ:
- ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ (Occlusion): ಭಾಗಶಃ ಮರೆಯಾಗಿರುವ ಅಥವಾ ಇತರ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಮರೆಮಾಚಲ್ಪಟ್ಟ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು: ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ವಸ್ತುಗಳ ಗೋಚರಿಸುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ.
- ವರ್ಗ-ಒಳಗಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ (Intra-class variability): ಒಂದೇ ವರ್ಗದೊಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಆಕಾರ, ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗೋಚರಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಲ್ಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ. ನಾಯಿಗಳ ತಳಿಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ; ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ "ನಾಯಿ" ಎಂದು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬೇಕು.
- ಗಣಕೀಯ ವೆಚ್ಚ: ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸಲು ಗಣಕೀಯವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ಇದಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯ: ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಹೊಸ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಗಳು ಸಾರ್ವಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿವೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:
- ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿದ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಸೀಮಿತ ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದಿಂದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸಲು ಕಲಿಯಬಲ್ಲ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ಇದು ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬೇಕಾದ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಶ್ರಮವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- 3D ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಾಲ್ಯೂಮೆಟ್ರಿಕ್ ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ 3D ಡೇಟಾಗೆ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು. ಇದು 3D ದೃಶ್ಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ, 3D ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ, ಮತ್ತು 3D ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿಯಂತಹ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI (XAI): ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾಡಿದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಬಲ್ಲ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಯಂತಹ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಜೆನೆರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳು: ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಜೆನೆರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ (GANs)ಂತಹ ಜೆನೆರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಇದನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಾ ಸಾಗಿದಂತೆ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನ ಇನ್ನಷ್ಟು ನವೀನ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕೃಷಿ ಪದ್ಧತಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು, ಅನ್ವಯಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಈ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ:
- arXiv ನಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧಗಳು ( "object segmentation" ಅಥವಾ "image segmentation" ಗಾಗಿ ಹುಡುಕಿ)
- Coursera, edX, ಮತ್ತು Udacity ನಲ್ಲಿ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು
- OpenCV ಮತ್ತು TensorFlow ನಂತಹ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು