Genel

Neden Görüntü Sınıflandırma Yerine Nesne Algılama?

Bu iki terimi birbirinin yerine kullanan pek çok insan var. Bunlar aynı şey değildir. Aradaki farkın ne olduğuna bakalım.

Bu, bir görüntüyü girdi olarak alma ve bir sınıf grubundan bir sınıf etiketi çıkarma işlemidir.

Giriş – Bir Görüntü.

Çıktı – Resmin ait olduğu sınıf etiketi.

Örneğin, 3 sınıf etiketimiz olsun- {Aslan, Laptop, Telefon}. Şimdi algoritmaya bir görüntü verirsek, bu görüntünün bir Aslan, bir Laptop ya da bir telefon mu yoksa hiçbir şey mi olduğunu söyleyecektir.

Çıktı – Laptop

Yerelleştirme ile Görüntü Sınıflandırma

Bu işlem bir görüntüyü girdi olarak alır, bir sınıf etiketi çıkarır ve ayrıca görüntüyü bulmak için nesnenin çevresine sınırlayıcı bir kutu çizer.

Giriş – Bir Görüntü

Çıktı – Bir sınıf etiketi ve bir sınırlayıcı kutu

Göründüğü gibi, yerelleştirmeyle görüntüdeki nesnenin konumunu da biliyoruz.

Nesne Algılama

Bu işlemde, Görüntü yerelleştirmesi Görüntüdeki tüm nesnelere uygulanmalıdır, bu da birden fazla sınırlayıcı kutuya neden olur.

Giriş – Bir Görüntü

Çıktı – Sınıf etiketleri + Tüm nesneler için sınırlayıcı kutular

Bu nesneler farklı sınıflara ait olabilir. Açıkçası sadece modelin eğitildiği sınıfları belirleyecektir.

Bu, nesne algılamanın tipik bir sonucunun nasıl göründüğüdür. Dizüstü bilgisayar ile birlikte bir Kalem ve Telefon tanımladığını görebilirsiniz. Artık Görüntü Tanıma, Görüntü Yerelleştirme ve Nesne Algılama arasındaki farkı biliyoruz

Yorum yapmak için tıklayın

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Popüler

En üste