IzpÄtiet objektu segmentÄcijas sarežģītÄ«bu datorredzÄ, tÄs metodes, pielietojumu dažÄdÄs nozarÄs un nÄkotnes tendences.
Datorredze: padziļinÄts ieskats objektu segmentÄcijÄ
Datorredze, mÄkslÄ«gÄ intelekta nozare, dod iespÄju maŔīnÄm "redzÄt" un interpretÄt attÄlus lÄ«dzÄ«gi kÄ to dara cilvÄki. BÅ«tÄ«bÄ datorredzes algoritmi cenÅ”as izprast un iegÅ«t jÄgpilnas atziÅas no vizuÄlajiem datiem. Viens no fundamentÄlajiem uzdevumiem datorredzÄ ir objektu segmentÄcija ā process, kas ir vairÄk nekÄ tikai objektu identificÄÅ”ana attÄlÄ; tas ietver precÄ«zu katra objekta robežu noteikÅ”anu, pikseli pa pikselim.
Kas ir objektu segmentÄcija?
Objektu segmentÄcija, pazÄ«stama arÄ« kÄ attÄlu segmentÄcija, ir digitÄla attÄla sadalÄ«Å”anas process vairÄkos segmentos (pikseļu kopÄs). PrecÄ«zÄk, objektu segmentÄcija pieŔķir iezÄ«mi katram attÄla pikselim tÄ, lai pikseļiem ar vienÄdu iezÄ«mi bÅ«tu noteiktas kopÄ«gas Ä«paŔības. Å Ä«s Ä«paŔības var bÅ«t krÄsa, intensitÄte, tekstÅ«ra vai atraÅ”anÄs vieta. MÄrÄ·is ir vienkÄrÅ”ot un/vai mainÄ«t attÄla attÄlojumu uz kaut ko jÄgpilnÄku un vieglÄk analizÄjamu.
AtŔķirÄ«bÄ no objektu detektÄÅ”anas, kas tikai identificÄ objektu klÄtbÅ«tni un atraÅ”anÄs vietu (bieži ar norobežojoÅ”iem rÄmjiem), objektu segmentÄcija sniedz daudz detalizÄtÄku izpratni par attÄlu. TÄ Ä¼auj veikt smalku analÄ«zi, nodroÅ”inot pielietojumus, kuriem nepiecieÅ”amas precÄ«zas objektu robežas, piemÄram:
- MedicÄ«niskÄ attÄlveidoÅ”ana: audzÄju, orgÄnu un citu anatomisku struktÅ«ru identificÄÅ”ana un segmentÄÅ”ana.
- AutonomÄ braukÅ”ana: ceļu, transportlÄ«dzekļu, gÄjÄju un citu vides objektu norobežoÅ”ana.
- Robotika: ļaujot robotiem ar lielÄku precizitÄti mijiedarboties ar objektiem savÄ vidÄ.
- SatelÄ«tattÄlu analÄ«ze: dažÄdu zemes seguma veidu (piemÄram, mežu, Å«denstilpÅu, pilsÄtu teritoriju) identificÄÅ”ana un klasificÄÅ”ana.
- AttÄlu rediÄ£ÄÅ”ana un manipulÄcija: precÄ«za konkrÄtu objektu atlasÄ«Å”ana un modificÄÅ”ana attÄlÄ.
Objektu segmentÄcijas veidi
GalvenokÄrt ir divi objektu segmentÄcijas veidi:
SemantiskÄ segmentÄcija
SemantiskÄ segmentÄcija katru attÄla pikseli klasificÄ noteiktÄ kategorijÄ vai klasÄ. TÄ atbild uz jautÄjumu: "KÄda veida objektam pieder katrs pikselis?" SemantiskajÄ segmentÄcijÄ visiem pikseļiem, kas pieder vienai un tai paÅ”ai objektu klasei, tiek pieŔķirta viena un tÄ pati iezÄ«me, neatkarÄ«gi no tÄ, vai tie ir viena un tÄ paÅ”a objekta instances. PiemÄram, ainÄ ar vairÄkÄm automaŔīnÄm visi automaŔīnu pikseļi tiktu apzÄ«mÄti kÄ "automaŔīna". Algoritms saprot, kas ir attÄlÄ, pikseļu lÄ«menÄ«.
PiemÄrs: autonomÄs automaŔīnas scenÄrijÄ semantiskÄ segmentÄcija identificÄtu visus pikseļus, kas pieder ceļam, ietvÄm, automaŔīnÄm, gÄjÄjiem un ceļa zÄ«mÄm. BÅ«tiskÄkais ir tas, ka tÄ neatŔķir *dažÄdas* automaŔīnas ā tÄs visas ir vienkÄrÅ”i "automaŔīna".
InstanÄu segmentÄcija
InstanÄu segmentÄcija ir solis tÄlÄk par semantisko segmentÄciju, ne tikai klasificÄjot katru pikseli, bet arÄ« atŔķirot atseviŔķas vienas un tÄs paÅ”as objektu klases instances. TÄ atbild uz jautÄjumu: "Kurai konkrÄtai objekta instancei pieder katrs pikselis?" BÅ«tÄ«bÄ tÄ apvieno objektu detektÄÅ”anu (atseviŔķu objektu identificÄÅ”anu) ar semantisko segmentÄciju (pikseļu klasificÄÅ”anu). Katrs identificÄtais objekts saÅem unikÄlu ID. InstanÄu segmentÄcija ir noderÄ«ga, ja nepiecieÅ”ams saskaitÄ«t objektus vai atŔķirt tos vienu no otra.
PiemÄrs: tajÄ paÅ”Ä autonomÄs automaŔīnas scenÄrijÄ instanÄu segmentÄcija ne tikai identificÄtu visus pikseļus, kas pieder automaŔīnÄm, bet arÄ« atŔķirtu katru atseviŔķo automaŔīnu. Katrai automaŔīnai tiktu pieŔķirts unikÄls ID, ļaujot sistÄmai izsekot un izprast atseviŔķu transportlÄ«dzekļu kustÄ«bu.
Objektu segmentÄcijas metodes
Gadu gaitÄ ir izstrÄdÄtas dažÄdas objektu segmentÄcijas metodes. TÄs var plaÅ”i iedalÄ«t:
- TradicionÄlÄs attÄlu apstrÄdes metodes: Å Ä«s metodes bieži balstÄs uz manuÄli izveidotÄm pazÄ«mÄm un algoritmiem.
- Uz dziļo mÄcÄ«Å”anos balstÄ«tas metodes: Å Ä«s metodes izmanto neironu tÄ«klu jaudu, lai mÄcÄ«tos sarežģītus modeļus no datiem.
TradicionÄlÄs attÄlu apstrÄdes metodes
Å Ä«s metodes, lai arÄ« vecÄkas, joprojÄm ir vÄrtÄ«gas noteiktos scenÄrijos to vienkÄrŔības un skaitļoÅ”anas efektivitÄtes dÄļ.
- SliekÅ”ÅoÅ”ana: Å Ä« ir visvienkÄrÅ”ÄkÄ segmentÄcijas metode. TÄ ietver attÄla sadalÄ«Å”anu, pamatojoties uz pikseļu intensitÄtes vÄrtÄ«bÄm. Pikseļi virs noteikta sliekÅ”Åa tiek pieŔķirti vienai klasei, bet pikseļi zem sliekÅ”Åa ā citai. GlobÄlÄ sliekÅ”ÅoÅ”ana izmanto vienu slieksni visam attÄlam, savukÄrt adaptÄ«vÄ sliekÅ”ÅoÅ”ana pielÄgo slieksni, pamatojoties uz lokÄlÄm attÄla Ä«paŔībÄm.
- Uz malÄm balstÄ«ta segmentÄcija: Å Ä« pieeja balstÄs uz malu vai robežu noteikÅ”anu starp dažÄdiem reÄ£ioniem attÄlÄ. Malu noteikÅ”anas algoritmi (piemÄram, Sobel, Canny) tiek izmantoti, lai identificÄtu pikseļus, kur ir bÅ«tiskas intensitÄtes izmaiÅas. NoteiktÄs malas pÄc tam tiek savienotas, veidojot slÄgtas robežas, kas definÄ segmentus.
- Uz reÄ£ioniem balstÄ«ta segmentÄcija: Å Ä« metode grupÄ pikseļus ar lÄ«dzÄ«gÄm Ä«paŔībÄm reÄ£ionos. ReÄ£ionu audzÄÅ”ana sÄkas ar sÄklas pikseli un iteratÄ«vi pievieno kaimiÅu pikseļus, kas atbilst noteiktiem kritÄrijiem (piemÄram, lÄ«dzÄ«ba krÄsÄ vai intensitÄtÄ). ReÄ£ionu sadalÄ«Å”ana un apvienoÅ”ana sÄkas ar visu attÄlu kÄ vienu reÄ£ionu un iteratÄ«vi to sadala mazÄkos reÄ£ionos, lÄ«dz tiek izpildÄ«ti noteikti kritÄriji.
- Uz klasterizÄciju balstÄ«ta segmentÄcija: TÄdus algoritmus kÄ K-vidÄjo klasterizÄcija var izmantot, lai grupÄtu pikseļus, pamatojoties uz to pazÄ«mÄm (piemÄram, krÄsu, tekstÅ«ru), klasteros. Katrs klasteris attÄlo atseviŔķu segmentu attÄlÄ.
Uz dziļo mÄcÄ«Å”anos balstÄ«tas metodes
DziÄ¼Ä mÄcÄ«Å”anÄs ir radÄ«jusi revolÅ«ciju objektu segmentÄcijÄ, nodroÅ”inot ievÄrojamus uzlabojumus precizitÄtÄ un veiktspÄjÄ. DziļÄs mÄcÄ«Å”anÄs modeļi var automÄtiski iemÄcÄ«ties sarežģītas pazÄ«mes no datiem, novÄrÅ”ot nepiecieÅ”amÄ«bu pÄc manuÄli izveidotÄm pazÄ«mÄm. Å Ä«s metodes tagad ir dominÄjoÅ”Ä pieeja objektu segmentÄcijai daudzos pielietojumos.
- PilnÄ«bÄ konvolucionÄlie tÄ«kli (FCN): FCN ir neironu tÄ«klu veids, kas Ä«paÅ”i paredzÄts pikseļu lÄ«meÅa prognozÄÅ”anai. Tie aizstÄj pilnÄ«bÄ savienotos slÄÅus tradicionÄlajos konvolucionÄlajos neironu tÄ«klos (CNN) ar konvolucionÄliem slÄÅiem, ļaujot tiem apstrÄdÄt patvaļīga izmÄra attÄlus un kÄ izvadi iegÅ«t segmentÄcijas kartes. FCN ir pamats daudziem citiem uz dziļo mÄcÄ«Å”anos balstÄ«tiem segmentÄcijas modeļiem.
- U-Net: U-Net ir populÄra uz FCN balstÄ«ta arhitektÅ«ra, ko plaÅ”i izmanto medicÄ«nisko attÄlu segmentÄcijÄ. Tai ir U-veida arhitektÅ«ra, kas sastÄv no kodÄÅ”anas ceļa (lejupsamplÄÅ”anas) un dekodÄÅ”anas ceļa (augÅ”upsamplÄÅ”anas). KodÄÅ”anas ceļŔ uztver kontekstuÄlo informÄciju, savukÄrt dekodÄÅ”anas ceļŔ atjauno telpisko izŔķirtspÄju. IzlaiÅ”anas savienojumi starp kodÄÅ”anas un dekodÄÅ”anas ceļiem palÄ«dz saglabÄt smalkas detaļas.
- Mask R-CNN: Mask R-CNN ir jaudÄ«gs modelis instanÄu segmentÄcijai. Tas paplaÅ”ina Faster R-CNN, populÄru objektu detektÄÅ”anas modeli, pievienojot zaru, kas paredz segmentÄcijas masku katram noteiktajam objektam. Mask R-CNN var vienlaicÄ«gi detektÄt objektus un segmentÄt tos pikseļu lÄ«menÄ«.
- DeepLab: DeepLab ir semantiskÄs segmentÄcijas modeļu sÄrija, kas izmanto "atrous" konvolÅ«cijas (pazÄ«stamas arÄ« kÄ paplaÅ”inÄtÄs konvolÅ«cijas), lai uztvertu vairÄku mÄrogu kontekstuÄlo informÄciju. "Atrous" konvolÅ«cijas ļauj tÄ«klam iegÅ«t lielÄku uztveres lauku, nepalielinot parametru skaitu. DeepLab modeļi izmanto arÄ« "atrous" telpiskÄs piramÄ«das pÅ«loÅ”anu (ASPP), lai agregÄtu pazÄ«mes dažÄdos mÄrogos.
- Transformeri segmentÄcijai: Nesen transformatoru arhitektÅ«ras, kas ir bijuÅ”as ļoti veiksmÄ«gas dabiskÄs valodas apstrÄdÄ, tiek pielÄgotas datorredzes uzdevumiem, ieskaitot objektu segmentÄciju. Transformeri spÄj uztvert lielas distances atkarÄ«bas attÄlos, kas var bÅ«t noderÄ«gi segmentÄcijas uzdevumos. PiemÄri ietver SegFormer un Swin Transformer.
Objektu segmentÄcijas pielietojumi
Objektu segmentÄcijai ir plaÅ”s pielietojumu klÄsts dažÄdÄs nozarÄs, ietekmÄjot visu, sÄkot no veselÄ«bas aprÅ«pes lÄ«dz lauksaimniecÄ«bai.
MedicÄ«niskÄ attÄlveidoÅ”ana
MedicÄ«niskajÄ attÄlveidoÅ”anÄ objektu segmentÄcijai ir bÅ«tiska loma:
- AudzÄju noteikÅ”ana un segmentÄÅ”ana: precÄ«za audzÄju robežu noteikÅ”ana medicÄ«niskajos attÄlos (piemÄram, MRI, CT skenÄÅ”ana), lai palÄ«dzÄtu diagnozes noteikÅ”anÄ, ÄrstÄÅ”anas plÄnoÅ”anÄ un uzraudzÄ«bÄ. PiemÄram, smadzeÅu audzÄju segmentÄÅ”ana, lai vadÄ«tu Ä·irurÄ£isku rezekciju vai staru terapiju.
- OrgÄnu segmentÄÅ”ana: orgÄnu (piemÄram, sirds, aknu, plauÅ”u) identificÄÅ”ana un segmentÄÅ”ana, lai analizÄtu to struktÅ«ru un funkciju. To var izmantot, lai novÄrtÄtu orgÄnu veselÄ«bu, atklÄtu anomÄlijas un plÄnotu Ä·irurÄ£iskas procedÅ«ras.
- Å Å«nu segmentÄÅ”ana: atseviŔķu Ŕūnu segmentÄÅ”ana mikroskopiskos attÄlos, lai pÄtÄ«tu Ŕūnu morfoloÄ£iju, skaitÄ«tu Ŕūnas un analizÄtu Ŕūnu uzvedÄ«bu. Tas ir svarÄ«gi zÄļu atklÄÅ”anÄ, slimÄ«bu diagnostikÄ un fundamentÄlos bioloÄ£iskos pÄtÄ«jumos.
AutonomÄ braukÅ”ana
PaÅ”braucoÅ”Äm automaŔīnÄm objektu segmentÄcija ir bÅ«tiska, lai:
- Ceļa segmentÄcija: braucamÄs ceļa daļas identificÄÅ”ana, lai nodroÅ”inÄtu droÅ”u navigÄciju.
- TransportlÄ«dzekļu noteikÅ”ana un segmentÄÅ”ana: citu transportlÄ«dzekļu noteikÅ”ana un segmentÄÅ”ana uz ceļa, lai izvairÄ«tos no sadursmÄm.
- GÄjÄju noteikÅ”ana un segmentÄÅ”ana: gÄjÄju noteikÅ”ana un segmentÄÅ”ana, lai nodroÅ”inÄtu viÅu droŔību.
- Ceļa zÄ«mju un luksoforu atpazÄ«Å”ana: ceļa zÄ«mju un luksoforu identificÄÅ”ana un segmentÄÅ”ana, lai ievÄrotu ceļu satiksmes noteikumus.
Robotika
Objektu segmentÄcija dod iespÄju robotiem:
- Objektu atpazÄ«Å”ana un manipulÄcija: objektu identificÄÅ”ana un segmentÄÅ”ana robota vidÄ, lai tas varÄtu tos satvert un ar tiem manipulÄt. Tas ir svarÄ«gi tÄdiem uzdevumiem kÄ priekÅ”metu paÅemÅ”ana un novietoÅ”ana, produktu montÄža un operÄciju veikÅ”ana.
- Ainas izpratne: robota vides izkÄrtojuma un struktÅ«ras izpratne, lai tas varÄtu efektÄ«vÄk pÄrvietoties un mijiedarboties ar pasauli.
- Defektu noteikÅ”ana ražoÅ”anÄ: defektu identificÄÅ”ana un segmentÄÅ”ana ražotajos produktos, lai uzlabotu kvalitÄtes kontroli.
Lauksaimniecība
Objektu segmentÄciju izmanto lauksaimniecÄ«bÄ, lai:
- KultÅ«raugu uzraudzÄ«ba: kultÅ«raugu veselÄ«bas un augÅ”anas uzraudzÄ«ba, segmentÄjot lauku attÄlus, kas uzÅemti ar droniem vai satelÄ«tiem. To var izmantot, lai atklÄtu slimÄ«bas, kaitÄkļus un barÄ«bas vielu trÅ«kumu.
- NezÄļu noteikÅ”ana: nezÄļu identificÄÅ”ana un segmentÄÅ”ana laukos, lai nodroÅ”inÄtu mÄrÄ·tiecÄ«gu herbicÄ«du lietoÅ”anu. Tas samazina izmantotÄ herbicÄ«da daudzumu un minimizÄ ietekmi uz vidi.
- Augļu un dÄrzeÅu novÄkÅ”ana: nogatavojuÅ”os augļu un dÄrzeÅu identificÄÅ”ana un segmentÄÅ”ana, lai nodroÅ”inÄtu automatizÄtu ražas novÄkÅ”anu.
SatelÄ«tattÄlu analÄ«ze
TÄlizpÄtÄ objektu segmentÄciju var izmantot, lai:
- Zemes seguma klasifikÄcija: dažÄdu zemes seguma veidu (piemÄram, mežu, Å«denstilpÅu, pilsÄtu teritoriju) klasificÄÅ”ana, segmentÄjot satelÄ«tattÄlus. Tas ir svarÄ«gi vides uzraudzÄ«bai, pilsÄtplÄnoÅ”anai un resursu pÄrvaldÄ«bai.
- AtmežoÅ”anas uzraudzÄ«ba: atmežoÅ”anas noteikÅ”ana un uzraudzÄ«ba, segmentÄjot satelÄ«tattÄlus, lai identificÄtu vietas, kur meži ir izcirsti.
- Katastrofu novÄrtÄÅ”ana: dabas katastrofu (piemÄram, plÅ«du, zemestrÄ«Äu) radÄ«to postÄ«jumu novÄrtÄÅ”ana, segmentÄjot satelÄ«tattÄlus, lai identificÄtu skartÄs teritorijas.
AttÄlu rediÄ£ÄÅ”ana un manipulÄcija
Objektu segmentÄcija ļauj veikt precÄ«zu rediÄ£ÄÅ”anu:
- Fona noÅemÅ”ana: precÄ«za attÄla fona atlasÄ«Å”ana un noÅemÅ”ana.
- Objektu aizstÄÅ”ana: viena objekta aizstÄÅ”ana ar citu objektu attÄlÄ.
- Stila pÄrnese: viena attÄla stila piemÄroÅ”ana citam attÄlam, saglabÄjot oriÄ£inÄlÄ attÄla saturu.
IzaicinÄjumi objektu segmentÄcijÄ
Neskatoties uz ievÄrojamo progresu objektu segmentÄcijÄ, joprojÄm pastÄv vairÄki izaicinÄjumi:
- Aizsegums (oklÅ«zija): Objektus, kas ir daļÄji paslÄpti vai aizsegti ar citiem objektiem, var bÅ«t grÅ«ti precÄ«zi segmentÄt.
- Apgaismojuma un laika apstÄkļu atŔķirÄ«bas: Apgaismojuma un laika apstÄkļu izmaiÅas var ievÄrojami ietekmÄt objektu izskatu, apgrÅ«tinot to konsekventu segmentÄÅ”anu.
- VariabilitÄte klases ietvaros: Objektiem vienas klases ietvaros var bÅ«t bÅ«tiskas formas, izmÄra un izskata atŔķirÄ«bas, kas apgrÅ«tina tÄdu modeļu izstrÄdi, kas spÄj labi vispÄrinÄt visus gadÄ«jumus. Apsveriet dažÄdu suÅu ŔķirÅu klÄstu; katrai var bÅ«t unikÄlas iezÄ«mes, bet tÄs visas ir pareizi jÄidentificÄ kÄ "suns".
- SkaitļoÅ”anas izmaksas: Uz dziļo mÄcÄ«Å”anos balstÄ«tus segmentÄcijas modeļus var bÅ«t skaitļoÅ”anas ziÅÄ dÄrgi apmÄcÄ«t un palaist, prasot ievÄrojamus aparatÅ«ras resursus.
- NepiecieÅ”amÄ«ba pÄc liela apjoma iezÄ«mÄtu datu: DziļÄs mÄcÄ«Å”anÄs modeļiem parasti ir nepiecieÅ”ams liels daudzums iezÄ«mÄtu datu, lai sasniegtu labu veiktspÄju. Lielu datu kopu izveide un anotÄÅ”ana var bÅ«t laikietilpÄ«ga un dÄrga.
NÄkotnes tendences objektu segmentÄcijÄ
Objektu segmentÄcijas joma nepÄrtraukti attÄ«stÄs, visu laiku parÄdoties jaunÄm metodÄm un pielietojumiem. Dažas no galvenajÄm nÄkotnes tendencÄm ietver:
- VÄji uzraudzÄ«ta un neuzraudzÄ«ta segmentÄcija: Metožu izstrÄde, kas var iemÄcÄ«ties segmentÄt objektus no ierobežotiem vai bez iezÄ«mÄtiem datiem. Tas ievÄrojami samazinÄtu izmaksas un pÅ«les, kas nepiecieÅ”amas segmentÄcijas modeļu apmÄcÄ«bai.
- 3D segmentÄcija: SegmentÄcijas metožu paplaÅ”inÄÅ”ana uz 3D datiem, piemÄram, punktu mÄkoÅiem un volumetriskiem attÄliem. Tas nodroÅ”inÄtu tÄdus pielietojumus kÄ 3D ainu izpratne, 3D medicÄ«niskÄ attÄlveidoÅ”ana un 3D robotika.
- ReÄllaika segmentÄcija: TÄdu segmentÄcijas modeļu izstrÄde, kas var darboties reÄllaikÄ uz iegultÄm ierÄ«cÄm, nodroÅ”inot tÄdus pielietojumus kÄ autonomÄ braukÅ”ana, robotika un papildinÄtÄ realitÄte.
- Skaidrojamais MI (XAI) segmentÄcijai: Metožu izstrÄde, kas var izskaidrot segmentÄcijas modeļu pieÅemtos lÄmumus, padarot tos pÄrredzamÄkus un uzticamÄkus. Tas ir Ä«paÅ”i svarÄ«gi tÄdos pielietojumos kÄ medicÄ«niskÄ attÄlveidoÅ”ana un autonomÄ braukÅ”ana, kur ir bÅ«tiski saprast, kÄpÄc modelis pieÅÄma konkrÄtu prognozi.
- Ä¢eneratÄ«vie modeļi segmentÄcijai: Ä¢eneratÄ«vo modeļu, piemÄram, Ä£eneratÄ«vo pretrunÄ«go tÄ«klu (GAN), izmantoÅ”ana sintÄtisku segmentÄcijas datu Ä£enerÄÅ”anai. To var izmantot, lai papildinÄtu esoÅ”Äs datu kopas vai izveidotu pilnÄ«gi jaunas datu kopas konkrÄtiem segmentÄcijas uzdevumiem.
NoslÄgums
Objektu segmentÄcija ir jaudÄ«ga un daudzpusÄ«ga tehnika, kas pÄrveido plaÅ”u nozaru klÄstu. TÄ kÄ nozare turpina attÄ«stÄ«ties, mÄs varam sagaidÄ«t, ka nÄkotnÄ redzÄsim vÄl inovatÄ«vÄkus objektu segmentÄcijas pielietojumus. No medicÄ«nisko diagnožu uzlaboÅ”anas lÄ«dz droÅ”Äku paÅ”braucoÅ”u automaŔīnu un efektÄ«vÄku lauksaimniecÄ«bas prakÅ”u nodroÅ”inÄÅ”anai, objektu segmentÄcija ir gatava spÄlÄt nozÄ«mÄ«gu lomu tehnoloÄ£iju nÄkotnes veidoÅ”anÄ.
Å is ceļvedis sniedz visaptveroÅ”u pÄrskatu par objektu segmentÄciju, aptverot tÄs pamatus, metodes, pielietojumus, izaicinÄjumus un nÄkotnes tendences. Izprotot Å”eit sniegtos jÄdzienus, jÅ«s varat gÅ«t vÄrtÄ«gas atziÅas par Å”o aizraujoÅ”o jomu un izpÄtÄ«t tÄs potenciÄlu reÄlÄs pasaules problÄmu risinÄÅ”anÄ.
TÄlÄkai apguvei:
- ZinÄtniskie raksti arXiv (meklÄjiet "object segmentation" vai "image segmentation")
- TieŔsaistes kursi Coursera, edX un Udacity
- AtvÄrtÄ koda datorredzes bibliotÄkas, piemÄram, OpenCV un TensorFlow