Forstå panoptiske algoritmer i datasyn

Panoptisk er et begrep som refererer til evnen til et system eller en algoritme til å observere og overvåke alle aspekter av dets miljø eller domene. Begrepet brukes ofte i sammenheng med datasyn og maskinl
ring, der panoptiske algoritmer er designet for å oppdage og spore objekter eller hendelser innenfor en visuell scene.

I datasyn er panoptisk segmentering en teknikk som tar sikte på å utføre instanssegmentering og semantikk samtidig segmentering. Forekomstsegmentering identifiserer individuelle objekter i et bilde, mens semantisk segmentering tildeler en klasseetikett til hver piksel i bildet. Panoptisk segmentering kombinerer disse to oppgavene ved å sende ut både instansmasker og klasseetiketter for hver piksel.

Begrepet "panoptisk" er avledet fra de greske ordene "pan", som betyr "alle" og "optisk", som betyr "syn". Den ble først brukt i denne sammenhengen av forskere ved University of California, Berkeley i 2018. Siden den gang har panoptiske algoritmer blitt bredt tatt i bruk innen datasyn og har blitt brukt på en rekke applikasjoner, inkludert gjenstandsdeteksjon, autonom kjøring og overvåking.