Dice skoru, etiketlenmiş ve tahmin edilmiş bölgeler arasındaki çakışmayı göstermektedir. Etkin örtüşme alanının bütün bir birleşimde ne kadar etkin olduğunu ifade eder.
U-Net, Freiburg Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde biyomedikal alanlardaki görüntü işleme çalışmalarında bölümleme yapmak için geliştirilmiş bir evrişimsel sinir ağıdır.
Segmantasyon (Bölütleme)• Segmentasyon genellikle görüntü analizinin ilk aşamasıdır. Görüntü bölütleme, bir görüntüyü her biri içerisinde farklı özelliklerin tutulduğu anlamlı bölgelere ayırmak olarak tarif edilebilir.
Attention U-Net: Bu ağ, atlamalı bağlantılarda(skip connection), verilen nesneyi bölümlere ayırırken hangi bölgeye odaklanılacağı konusunda çok küçük nesnelerle bile daha iyi sonuçlar elde etmektedir. Residual U-Net: Residual ağların performans kazancını alıp U-Net ile birlikte kullanan çok ilginç bir fikirdir.
Semantic Segmentasyon amacı, bir görüntüdeki her pikseli önceden tanımlanmış birkaç sınıftan birine göre sınıflandırmaktır. Semantic Segmentasyonun çıktısı, her piksele bir sınıf etiketinin atandığı, ancak aynı sınıfın farklı örneklerinin birbirinden ayırt edilemediği bir etiket haritasıdır.
İlgili 29 soru bulundu
○ Çok hücrelilerde döllenen yumurtanın, yani zigotun, embriyoyu meydana getirmek için ardarda yaptığı mitoz bölünmelere segmentasyon denir. Omurgasız hayvanlarda yaygın olarak iki çeşit segmentasyon görülür. Bunlar spiral ve radial segmentasyon olup, her ikisinde de bölünme holoblastik tiptedir.
Dikkat Ağı (Attention Network)(AN)
Attention Network olarak bilinen bu ağ Türkçeye dikkat ağı olarak çevrilir. Dikkat mekanizmaları her yerde bulunmaları ve sinirsel makine öğrenme sistemlerinin gerekli bir bileşeni olmaları açısından çok önemlidir.
U-Net ise E-Devlet sistemi üzerinde Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı tarafından Tehlikeli Madde Güvelik işlemleri kapsamında işlem giriş ve takipleri için kurulmuş otomasyon sistemidir. İkisi benzer fakat farklı bakanlıklara bağlı olmakla birlikte işlem giriş ve takipleri amacıyla kurulmuş otomasyon sistemleridir.
Panoptik bölümlendirmenin amacı, her bir pikseli yalnızca önceden tanımlanmış bir dizi sınıfa (anlamsal bölümlendirme) ayırmakla kalmayıp aynı zamanda bu sınıfların her bir örneğini benzersiz nesneler olarak ayıran (örnek bölümlendirmesi) bir görüntünün bölümlendirme haritasını üretmektir.
Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. Örneğin alttaki görselde beynin tümörlü kısmını ile beyinin diğer kısımları birbirinden ayıran bir segmentasyon çalışmasıdır.
Segmentasyon, görüntüdeki belirleyici nitelikleri temel alarak homojen görüntü nesneleri (segment) oluşturma işlemidir. Esas olarak, görüntü nesneleri ilgilenilen gerçek yeryüzü nesnelerine karşılık gelmelidir.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarında devrim yaratan, zamanla ilişkili verileri işleyebilen güçlü bir yapay zeka modelidir. RNN, özellikle dil modellemesi, ses tanıma, ve zaman serisi analizi gibi alanlarda, veriler arasındaki zaman bağlantılarını anlamada kritik bir role sahiptir.
CNN genellikle görüntü işlemede kullanılan ve girdi olarak görselleri alan bir derin öğrenme algoritmasıdır. Farklı operasyonlarla görsellerdeki featureları (özellikleri) yakalayan ve onları sınıflandıran bu algoritma farklı katmanlardan oluşmaktadır.
Görüntü segmentasyonu ile görüntüdeki piksellere etiketler atanır. Etiketler, görüntünün daha fazla işlenmesini sağlayarak karmaşıklığını azaltır. Bu yöntemi uygulayabilmek için geliştirilen evrişimsel sinir ağına U-Net denir.
Ulaştırma Elektronik Takip ve Denetim Sistemi (U-ETDS) 2018 yılında Resmi Gazete'de duyurulan ve yük taşıyıcıları için ilk defa 2021 yılında başlayıp 2024 yılında zorunlu halen gelen sistemdir.
Yolcu Taşımacılığı Sefer Gönderimi
Kaydettikten sonra bu seferi yapacak personelinizi seçmeli ve yolcularınızın bilgilerini girmelisiniz. Bu bilgileri doğru şekilde girdikten sonra üst kısımdaki UETDS sekmesine geçerek KONTROL ET tuşuna basarak girdiğiniz bilgileri kontrol ettirmelisiniz.
4- Uetds-Sistemi.com/giris üzerinden firma tanıtımınızı yapıp, Bakanlıktan aldığınız Kullanıcı Adı ve Şifre bilgilerini girin. 5- Bakanlığın U-ETDS sistemi için zorunlu olarak göndermenizi istediği Sefer tarihi, araç plaka, kaptan, güzergah, yolcu bilgileri vb. verilerinizi girip ücretsiz olarak Bakanlığa gönderin.
Çok büyük seçilmesi minimum noktanın atlanmasına ve optimuma ulaşılamayacağı anlamına gelir. ▪ Bu gibi durumların önlenmesi için ideal bir learning rate değeri seçilmelidir. Learning rate için genellikle varsayılan değerler olarak 10-1, -2 ve -3... ya da e-2, -3, -4... kullanılır.
Batch Boyutu
Mini batch size(boyutu), parametre güncellemesinin gerçekleştiği ağa verilen alt örneklerin sayısıdır. Toplu boyut için iyi bir varsayılan değer 32 olabilir. Ayrıca 32, 64, 128, 256 ve benzeri değerleri de deneyin.
Psikografik segmentasyon veya psikografik bölümlendirme; kişilik, yaşam tarzı, sosyal statü, aktiviteler, ilgi alanları, fikirler ve tutumlar gibi psikolojik özelliklerden faydalanarak tüketiciler üzerinde çalışmak ve onları gruplara ayırmak amacıyla kullanılan araştırma metodolojisidir.
Segmentasyon en genel tanımı ile marka ve firmaların ilgili olduğu pazarı ve hedef kitleyi bölerek seçtikleri küçük pazara ve hedef kitleye yönelik stratejik planlamalar oluşturmasını hedefleyen bir yöntemdir.
Ağ segmentasyonu, büyük dallara ayrılan bir networkü küçük alt parçalara ayıran ve böylelikle her bir alt network parçasının üzerinde farklı güvenlik kontrolleri uygulanmasına olanak tanıyan bir ağ güvenliği tekniğidir. Bu teknik fiziksel bir ağın farklı mantıksal alt ağlara bölünmesidir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri