Nesne Tespiti, Nesne Tanıma, Nesne Segmentasyonu, İmge Segmentasyonu ve Semantik İmge Segmentasyonu hakkında birçok makale okudum ve işte doğru olmayan sonuçlar:
Nesne Tanıma: Belirli bir görüntüde tüm nesneleri (veri kümenize bağlı sınırlı nesne sınıfı) algılamanız gerekir, Bunları sınırlayıcı bir kutu ile etiketleyin ve etiketli sınırlayıcı bir kutu ile etiketleyin. Aşağıdaki resimde, son teknoloji ürünü nesne tanıma işleminin basit bir çıktısını göreceksiniz.
Nesne Algılama: Nesne tanıma gibidir, ancak bu görevde yalnızca iki nesne sınıflandırma sınıfına sahip olursunuz, bu da nesne sınırlayıcı kutuları ve nesne sınırlayıcı olmayan kutuları anlamına gelir. Örneğin, Araba algılama: Belirli bir görüntüdeki tüm arabaları sınırlayıcı kutuları ile tespit etmeniz gerekir.
Nesne Segmentasyonu: Nesne tanıma gibi bir görüntüdeki tüm nesneleri tanıyacaksınız, ancak çıktılarınız görüntünün piksellerini sınıflandıran bu nesneyi göstermelidir.
Resim Segmentasyonu: Resim segmentasyonunda resmin bölgelerini segmentlere ayıracaksınız. çıktınız, birbiriyle tutarlı bir görüntünün bölümlerini ve bölgesini etiketlemez, aynı bölüm içinde olmalıdır. Bir görüntüden süper pikselleri çıkarmak bu görevin veya ön plan arkaplan bölümlerinin bir örneğidir.
Semantik Segmentasyon: Semantik segmentasyonda, her pikseli bir nesne sınıfı (Araba, Kişi, Köpek, ...) ve nesne olmayan (Su, Gökyüzü, Yol, ...) ile etiketlemeniz gerekir. Anlamsal bölümlemede görüntünün her bölgesini etiketleyeceğiniz başka bir deyişle.
