Comprensione degli algoritmi panoptici nella visione artificiale

Panoptic è un termine che si riferisce alla capacità di un sistema o algoritmo di osservare e monitorare tutti gli aspetti del suo ambiente o dominio. Il termine è spesso usato nel contesto della visione artificiale e dell'apprendimento automatico, dove gli algoritmi panoptic sono progettati per rilevare e tracciare oggetti o eventi all'interno di una scena visiva.

Nella visione artificiale, la segmentazione panoptic è una tecnica che mira a eseguire simultaneamente la segmentazione delle istanze e la segmentazione. La segmentazione dell'istanza identifica i singoli oggetti all'interno di un'immagine, mentre la segmentazione semantica assegna un'etichetta di classe a ciascun pixel dell'immagine. La segmentazione panottica combina queste due attività producendo sia maschere di istanza che etichette di classe per ciascun pixel.

Il termine "panoptic" deriva dalle parole greche "pan", che significa "tutto", e "optic", che significa "visione". È stato utilizzato per la prima volta in questo contesto dai ricercatori dell’Università della California, Berkeley, nel 2018. Da allora, gli algoritmi panoptic sono stati ampiamente adottati nel campo della visione artificiale e applicati a una varietà di applicazioni, tra cui il rilevamento di oggetti, la guida autonoma e sorveglianza.