Yüksək həlliyyətli şəkillərdə seqmentasiya öyrənməsinin xüsusiyyətləri nədir?

Yüksək həlliyyətli şəkillərdə seqmentasiya təlimində bir sıra xüsusiyyətlər mövcuddur:

• Yüksək hesablama xərcləri: böyük şəkillər daha çox yaddaş və emal vaxtı tələb edir, bu da güclü avadanlıq və ya ölçünün azaldılması texnikalarını (məsələn, kəsiklər ilə pipeline-lər) tələb edə bilər.

• Miqyaslandırma problemləri: yüksək həlliyyətli detallər kiçik ola bilər, ona görə də model həm qlobal konteksti, həm də yerli xüsusiyyətləri nəzərə almağa malik olmalıdır.

• Paylama yanaşmalarından istifadə: şəkillər tez-tez kiçik hissələrə (patchlərə) bölünür, model onlarda öyrədilir və sonra nəticələr birləşdirilərək detallıq qorunur.

• Məlumatların artırılması: modelin dayanıqlığını artırmaq üçün müxtəlif transformasiyalar tətbiq edilir, kiçik detallər kritik ola bilər.

• Dəqiqlik və sürət arasında balans: bəzən, təlim və inferens vaxtını qəbul edilə bilən səviyyədə saxlamaq üçün həll və ya dəqiqlikdən imtina etmək lazım olur.

• Model arxitekturaları: tez-tez diqqət mexanizmləri ilə U-Net kimi ixtisaslaşmış şəbəkələr istifadə olunur, bu şəbəkələr müxtəlif ölçülərdəki detallarla yaxşı işləyir.

Patch-lərə bölünmüş yanaşma nümunəsi:

1. Böyük şəkli üst-üstə düşən patchlərə bölün.
2. Modeli bu patchlər üzərində öyrədin.
3. İnferensiya zamanı, patchlərin proqnozlarını yekun segmentasiya maskasına birləşdirin.