Çoklu-çözünürlük segmentasyon algoritması görüntü nesnelerinin ortalama heterojenliğini minimum seviyeye indirgeyen bir optimizasyon işlemidir (Dorninger and Pfeifer, 2008).
Segmentasyon, bir görüntüdeki her bir pikselin mevcut sınıf etiketlerinden birine sınıflandırma işlemidir.
Pazarlama alanında kullanılan en önemli tekniklerden bir tanesidir. 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.
U-Net, Freiburg Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde biyomedikal alanlardaki görüntü işleme çalışmalarında bölümleme yapmak için geliştirilmiş bir evrişimsel sinir ağıdır.
Instance segmentation çıktısı, bir nesnenin her örneğine benzersiz bir etiket atandığı ve böylece her örneğin ayrı ayrı izlenebildiği bir etiket haritasıdır.
İlgili 38 soru bulundu
Bu teknik fiziksel bir ağın farklı mantıksal alt ağlara bölünmesidir. Ağ daha küçük ve yönetilebilir birimlere ayrıldığında, yapılması gereken kontroller bireysel hale getirilir ve bölümler üzerinde daha ince çalışılmasına olanak tanır.
PixelLib, birkaç satır kod kullanarak görüntü ve video segmentasyonu gerçekleştirmek için oluşturulmuş bir kütüphanesidir.
Yinelenen Sinir Ağları (RNN), verilerin önceki bilgilerine bağlı olarak çalışan bir makine öğrenimi modelidir. Bu model, özellikle doğal dil işleme, metin üretimi, zaman serisi verileri ve diğer sürekli veriler gibi zamanla değişen verilerin işlenmesinde kullanılır.
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.
○ 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.
Segmentasyon, pazarı tanımlanabilir, erişilebilir, eyleme geçirilebilir, karlı ve büyüme potansiyeli olan bölümlere veya bölümlere ayırmak anlamına gelir.
Her alt grubun değer, tutum ve davranışlarını, yaşam biçimlerini inceleyerek analiz edilebilmesini sağlayan segmentasyon araştırması, tüketicileri alt gruplara ayırarak, bu alt gruplara farklı pazarlama yöntemleri ve politikaları uygulama olanağı verir.
Biyolojide segmentasyon, Yumurta çekirdeği ve sperm çekirdeğinin döllenmesi sonucu zigot oluşmaktadır. Üstün bölünme yeteneği kazanan zigot (döllenme)tan sonra ise mitoz bölünme meydana gelmektedir. Mitoz bölünmeye segmentasyon yani yarıklanma adı verilmektedir.
✔ Yumurta kanalı içerisinde oluşan zigotun geçirmiş olduğu ilk mitoz bölünme evresine segmentasyon denir.
Sonuç olarak, Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), sinir ağı alanında farklı mimarilere sahiptir. CNN'ler görsel veri analizinde uzmanlaşırken, RNN'ler özellikle sıralı veri işleme için tasarlanmıştır.
LSTM, tekrarlayan sinir ağları mimarisinin özel bir türü olarak Hochreiter ve Schmidhuber [5] tarafında geliştirilmiştir. LSTM algoritması, zaman serileri verilerinden otomatik özellik çıkarma yeteneği ve karmaşık lineer olmayan durumları öğrenmesi ile dikkat çekmektedir.
Bir model çok fazla veriyle eğitilirse bazen aşırı öğrenmiş yani ezberlemiş oluyor. Bu duruma overfitting deniliyor. Modelin eğitim verilerinden "aşırı öğrendiği" durumdur.
Artificial neural networks (ANN); yapay sinir ağları…
Bir başka ifade ile Sinir ağı, bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işlemeyi öğreten bir yapay zekâ yöntemidir. Yapay sinir ağları insan beyni örnek alınarak, öğrenme sürecinin matematiksel olarak modellenmesi sonucu ortaya çıkmıştır.
Perceptron (Algılayıcı), tek katmanlı bir yapay sinir ağının temel birimidir. Eğitilebilecek tek bir yapay sinir hücresinden oluşmaktadır. Denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Bir perceptron giriş değerleri, ağırlıklar ve sapma, ağırlıklı toplam ve aktivasyon işlevi olmak üzere dört bölümden oluşmaktadır.
LSTM bellek hücresi, giriş, çıkış ve ayrıca giriş zaman adımları yoluyla oluşturulan ağırlık parametrelerine sahiptir. Giriş ağırlıkları, geçerli zamanda girdiyi ağırlıklandırmak için kullanılır.
Network oluşturma, profesyoneller tarafından tanıdık çevrelerini genişletmek, farklı iş fırsatlarını öğrenmek ve kendi alanlarındaki haber ve trendlerden haberdar olmalarını sağlamak için kullanılır. İşletme sahipleri, gelecekte iş yapabilecekleri kişi ve şirketlerle ilişkiler geliştirmek için network kurabilir.
Otomobil segmentleri, otomobillerin boyut, hacim, fiyat, performans gibi kriterlerle değerlendirilerek oluşturulan sınıflandırmadır. Devletler ve organizasyonlar otoların sınıflandırması, tanımlanması, düzenlenmesini kapsayan çeşitli amaçlar için kullanılan oto sınıflandırmaları kullanmaktadır.
Geniş alan ağı, birden fazla cihazın birbiri ile bağlanmasına ve iletişim kurmasını sağlayan fiziksel veya mantıksal büyük ağdır. Yerel alan ağlarının birbirine bağlanmasını sağlayan çok geniş ağlardır. En meşhur geniş olan alan ağı İnternettir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri