การแบ่งส่วน
ขั้นสูง
Semantic • Instance • Panoptic
เชี่ยวชาญเสาหลักทั้งสามของการแบ่งส่วนภาพสมัยใหม่: การเข้าใจเชิงความหมาย การแยกแยะอินสแตนซ์ และการเข้าใจฉากที่สมบูรณ์สำหรับการประยุกต์ใช้ AI ในอุตสาหกรรม
เสาหลักสามประการของการแบ่งส่วนสมัยใหม่
เข้าใจวิวัฒนาการจากการแบ่งส่วนพื้นฐานไปสู่การวิเคราะห์ฉากที่ครอบคลุมผ่านแนวทาง semantic, instance และ panoptic
การแบ่งส่วนเชิงความหมาย
จำแนกทุกพิกเซลเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เข้าใจสิ่งที่แต่ละส่วนหมายถึงเชิงความหมายโดยไม่แยกแยะอินสแตนซ์แต่ละตัว
การแบ่งส่วนเชิงอินสแตนซ์
แยกแยะระหว่างอินสแตนซ์แต่ละตัวของวัตถุประเภทเดียวกัน ให้หน้ากากแยกต่างหากสำหรับแต่ละวัตถุและรู้ว่าเป็นอินสแตนซ์ใดโดยเฉพาะ
การแบ่งส่วนแบบพาโนปติก
รวมการแบ่งส่วนเชิงความหมายและเชิงอินสแตนซ์ ให้การเข้าใจฉากที่สมบูรณ์ทั้ง "stuff" (พื้นหลัง) และ "things" (วัตถุ) ในผลลัพธ์เดียวที่ครอบคลุม
การเปรียบเทียบโดยละเอียดและกรณีการใช้งาน
การเปรียบเทียบทางเทคนิค
| ด้าน | Semantic | Instance | Panoptic |
|---|---|---|---|
| ประเภทผลลัพธ์ | แผนที่คลาส | หน้ากากวัตถุ | แผนที่รวม |
| การนับวัตถุ | ❌ | ✅ | ✅ |
| การวิเคราะห์พื้นหลัง | ✅ | ❌ | ✅ |
| ความเร็วประมวลผล | Fast | Medium | Slower |
กรณีการใช้งานในอุตสาหกรรม
การควบคุมคุณภาพและตรวจสอบ
การจำแนกพื้นที่ข้อบกพร่อง
การนับชิ้นส่วนแต่ละตัว
การตรวจสอบการประกอบสมบูรณ์
การผลิตและการประกอบ
การระบุประเภทวัสดุ
การตรวจสอบการวางชิ้นส่วน
การติดตามสายการผลิตเต็มรูปแบบ
หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ
การเข้าใจพื้นที่ทำงาน
การวางแผนจัดการวัตถุ
การทำแผนที่สิ่งแวดล้อมสมบูรณ์
พร้อมใช้งานการแบ่งส่วนขั้นสูงแล้วหรือยัง?
เลือกแนวทางการแบ่งส่วนที่เหมาะสมกับความต้องการในอุตสาหกรรมของคุณ รับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับการใช้งาน semantic, instance หรือ panoptic segmentation