Panoptic Segmentasyon
Panoptic segmentasyon, hem semantic hem de instance segmentasyonu birleştiren bir computer vision görevidir. Panoptic segmentasyonun amacı, her bir pikseli yalnızca önceden tanımlanmış bir dizi sınıfa (semantic segmentasyon) sınıflandırmakla kalmayıp aynı zamanda bu sınıfların her bir örneğini benzersiz nesneler olarak ayıran (instance segmentasyon) bir görüntünün segmentasyon haritasını üretmektir.
Başka bir deyişle, panoptic segmentasyon, her piksele bir sınıf etiketi ve bu sınıfın her örneğine benzersiz bir örnek etiketi atandığı bir görüntünün eksiksiz ve birleşik bir segmentasyon sağlamayı amaçlamaktadır. Ortaya çıkan segmentasyon haritası, görüntünün semantic olarak anlamlı ve farklı nesneler kümesine ayrıştırıldığı bir ayrıştırma haritasına benzer.
Panoptic segmentasyon, hem semantic hem de instance segmentasyonda yüksek düzeyde doğruluk ve her iki görevin sonuçlarını tek bir haritaya sorunsuz bir şekilde entegre etmesi nedeniyle zorlu bir görevdir. Panoptic segmentasyon modelleri genellikle hem semantic hem de instance segmentasyonu gerçekleştirmek için CNN'ler ve nesne algılama tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanır ve ardından sonuçları panoptic bir haritada birleştirir.
Panoptic segmentasyon, görüntünün tam ve birleşik bir şekilde anlaşılmasının kritik olduğu otonom sürüş, robotik ve artırılmış gerçeklik gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılabildiği için computer vision'da giderek daha önemli hale gelmektedir.
Nesne Türleri: Panoptic segmentasyon iki tür nesneyi işleyebilir: "maddeler" ve "nesneler". "Maddeler" arka plan veya gökyüzü, yol veya çim gibi büyük, şekilsiz bölgelere ait pikselleri ifade eder. "Nesneler" ise insanlar, arabalar veya binalar gibi sınırları iyi belirlenmiş nesneleri ifade eder. Panoptic segmentasyon her iki nesne türünü de doğru bir şekilde tanımlamalı ve görüntüdeki her "madde" için benzersiz bir örnek etiketi atamalıdır.
Değerlendirme Ölçütleri: Panoptic segmentasyon modellerinin performansı genellikle iki metrik kullanılarak değerlendirilir: PQ (Panoptic Kalite) ve SQ (Segmentasyon Kalitesi). PQ, hem "maddeler" hem de "nesneler" için tahmin edilen ve temel gerçek etiketlerini karşılaştırarak panoptic haritanın kalitesini ölçer. SQ, "maddeler" için tahmin edilen değerleri ve etiketlerini karşılaştırarak semantic segmentasyonun kalitesini ölçer. Yüksek bir PQ ve SQ puanı, modelin görüntüdeki hem "maddeleri" hem de "nesneleri" doğru bir şekilde sınıflandırdığını ve bölümlere ayırdığını gösterir.
Model Mimarileri: Panoptic segmentasyon için kullanılan Panoptic FPN (Feature Pyramid Network), Hybrid Task Cascade (HTC) ve Panoptic DeepLab dahil olmak üzere birkaç popüler model mimarisi vardır. Bu modeller tipik olarak bir panoptic harita oluşturmak için anlamsal bölümlendirme ve sınırlayıcı kutu regresyonu gibi nesne algılama tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanır.
Zorluklar: Panoptic segmentasyon, gerçek dünya görüntülerindeki nesnelerin çeşitli doğasından dolayı zorlu bir görevdir. Örneğin, nesneler küçük ve algılanması zor olabilir veya birbiri ile örtüşerek ayrılmalarını zorlaştırabilir. Ek olarak, nesneler karmaşık şekillere sahip olabilir ve bu da onları doğru şekilde bölümlere ayırmayı zorlaştırır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, panoptik bölümleme modelleri büyük ve çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilmeli ve çok çeşitli nesne boyutları, şekilleri ve yönelimlerini işleyebilmelidir.