Förstå panoptiska algoritmer i datorseende

Panoptisk är en term som syftar på förmågan hos ett system eller en algoritm att observera och övervaka alla aspekter av dess miljö eller domän. Termen används ofta i samband med datorseende och maskininlärning, där panoptiska algoritmer är utformade för att upptäcka och spåra objekt eller händelser inom en visuell scen.

I datorseende är panoptisk segmentering en teknik som syftar till att samtidigt utföra instanssegmentering och semantik segmentering. Instanssegmentering identifierar enskilda objekt i en bild, medan semantisk segmentering tilldelar en klassetikett till varje pixel i bilden. Panoptisk segmentering kombinerar dessa två uppgifter genom att mata ut både instansmasker och klassetiketter för varje pixel.

Termen "panoptisk" kommer från de grekiska orden "pan", som betyder "alla" och "optisk", som betyder "vision". Det användes först i detta sammanhang av forskare vid University of California, Berkeley 2018. Sedan dess har panoptiska algoritmer antagits i stor utsträckning inom datorseende och har tillämpats på en mängd olika applikationer, inklusive objektdetektering, autonom körning och övervakning.