Comprendre les algorithmes panoptiques en vision par ordinateur

Panoptique est un terme qui fait référence à la capacité d'un système ou d'un algorithme à observer et à surveiller tous les aspects de son environnement ou de son domaine. Le terme est souvent utilisé dans le contexte de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique, où les algorithmes panoptiques sont conçus pour détecter et suivre des objets ou des événements dans une scène visuelle.

En vision par ordinateur, la segmentation panoptique est une technique qui vise à effectuer simultanément une segmentation d'instance et une segmentation sémantique. segmentation. La segmentation d'instance identifie des objets individuels dans une image, tandis que la segmentation sémantique attribue une étiquette de classe à chaque pixel de l'image. La segmentation panoptique combine ces deux tâches en produisant à la fois des masques d'instance et des étiquettes de classe pour chaque pixel.

Le terme « panoptique » est dérivé des mots grecs « pan », signifiant « tout », et « optique », signifiant « vision ». Il a été utilisé pour la première fois dans ce contexte par des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley en 2018. Depuis lors, les algorithmes panoptiques ont été largement adoptés dans le domaine de la vision par ordinateur et ont été appliqués à diverses applications, notamment la détection d'objets, la conduite autonome. et la surveillance.