การเพิ่มความสามารถการเรียนรู้ของเครื่องจักร สําหรับภาพ

การ แบ่ง แยก รูป ภาพ เป็น งาน สําคัญ ใน การ มอง เห็น ของ คอมพิวเตอร์ ซึ่ง เกี่ยว ข้อง กับ การ แบ่ง ภาพ ออก เป็น ภูมิภาค ที่ มี ความ หมาย.

การเข้าใจภาพแบบ Secamement

การ แบ่ง ประเภท ภาพ จะ มุ่ง หมาย จะ แบ่ง พิกเซล แต่ ละ พิกเซล เป็น รูป ภาพ ใน หมวดหมู่ ที่ กําหนด ไว้ ล่วง หน้า.

เตรียมการข้อมูลสําหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเตรียมการข้อมูลเกี่ยวกับการรวบรวมและการจัดการภาพ เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่ถูกป้ายไว้ การระบุตําแหน่งที่เหมาะสมนั้นจําเป็นสําหรับรุ่นการเรียนรู้ของผู้อื่น ชุดข้อมูลควรจะแตกต่างกันและตัวแสดงของสถานการณ์โลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งตัวจําลองจะถูกนําไปใช้ด้วย

การ เลือก และ การ ฝึก อบรม แบบ อย่าง

รุ่นที่นิยมสําหรับการจัดแยกภาพ รวมถึง U-Net, Mask R-CNN และ Di ลึกLab รุ่นเหล่านี้ถูกฝึกให้ใช้ชุดข้อมูลป้าย เพื่อเรียนรู้คุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับภูมิภาคต่าง ๆ การฝึกเกี่ยวกับพารามิเตอร์ของแบบจําลอง เพื่อลดความผิดพลาดในการคาดเดา

การ หนี และ การ แก้ แค้น

การทําแบบจําลองถูกประเมินโดยใช้เมทริกส์เช่น การอินเตอร์คอร์ดเหนือสหภาพ (ไอโอยู) และ สัมประสิทธิ์ของไดซ์ เทคนิคเช่น การต่อเติมข้อมูล การขยายขนาดความจุสูง การสอนแบบย้ายข้อมูลสามารถปรับปรุงความแม่นยําได้