Zrozumienie algorytmów panoptycznych w wizji komputerowej

Panoptyka to termin odnoszący się do zdolności systemu lub algorytmu do obserwacji i monitorowania wszystkich aspektów jego środowiska lub domeny. Termin ten jest często używany w kontekście widzenia komputerowego i uczenia maszynowego, gdzie algorytmy panoptyczne służą do wykrywania i śledzenia obiektów lub zdarzeń w scenie wizualnej. W wizji komputerowej segmentacja panoptyczna to technika, której celem jest jednoczesne wykonanie segmentacji instancji i semantyki segmentacja. Segmentacja instancji identyfikuje poszczególne obiekty na obrazie, natomiast segmentacja semantyczna przypisuje etykietę klasy do każdego piksela na obrazie. Segmentacja panoptyczna łączy te dwa zadania, generując zarówno maski instancji, jak i etykiety klas dla każdego piksela.…
Termin „panoptyczny” pochodzi od greckich słów „pan”, czyli „wszystko”, i „optyka”, czyli „wizja”. Po raz pierwszy została zastosowana w tym kontekście przez naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley w 2018 r. Od tego czasu algorytmy panoptyczne zostały szeroko przyjęte w dziedzinie widzenia komputerowego i znalazły zastosowanie w różnych zastosowaniach, w tym w wykrywaniu obiektów, autonomicznej jeździe i monitoring.