Segmantasyon (Bölütleme)• Segmentasyon genellikle görüntü analizinin ilk aşamasıdır. Görüntü bölütleme, bir görüntüyü her biri içerisinde farklı özelliklerin tutulduğu anlamlı bölgelere ayırmak olarak tarif edilebilir.
Segmentasyon, görüntüdeki belirleyici nitelikleri temel alarak homojen görüntü nesneleri (segment) oluşturma işlemidir. Esas olarak, görüntü nesneleri ilgilenilen gerçek yeryüzü nesnelerine karşılık gelmelidir.
Görüntü işleme, yararlı bilgileri ayıklamak veya görüntünün görsel kalitesini artırmak için görüntüler üzerinde işlemler gerçekleştirmek üzere hesaplamalı algoritmaların kullanılmasıdır. Evrişim ve filtreleme gibi matematiksel işlemleri kullanarak dijital görüntülerin işlenmesini içerir.
U-Net, Freiburg Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde biyomedikal alanlardaki görüntü işleme çalışmalarında bölümleme yapmak için geliştirilmiş bir evrişimsel sinir ağıdır.
Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. Örneğin alttaki görselde beynin tümörlü kısmını ile beyinin diğer kısımları birbirinden ayıran bir segmentasyon çalışmasıdır.
İlgili 22 soru bulundu
Segmentasyon Nedir? 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.
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.
Dice skoru, etiketlenmiş ve tahmin edilmiş bölgeler arasındaki çakışmayı göstermektedir. Etkin örtüşme alanının bütün bir birleşimde ne kadar etkin olduğunu ifade eder.
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.
Görüntü işleme, ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik (dijital) görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik olarak yapılan bilgisayar çalışmasıdır.
Görüntü işleme, daha çok, kaydedilmiş olan, mevcut görüntüleri işlemek, yani mevcut resim ve grafikleri, değiştirmek, yabancılaştırmak ya da iyileştirmek için kullanılır. Daha çok fotoğrafçılık ve grafik-Tasarım alanlarında kullanılır.
Görüntü işleme cihazları; bulunulan ortamın, bir anın, bir nesnenin veya bir dökümanın bilgisayar ortamına aktarılması için kullanılan cihazlardır.
Sınıflandırma; birçok bilim dalında kullanılan bir karar verme işlemidir. Görüntü sınıflandırma işleminde amaç, bir görüntüdeki bütün pikselleri arazide karşılık geldikleri sınıflar veya temalar içine otomatik olarak atamak, yerleştirmektir.
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.
Veri segmentasyonu, çevrimiçi anketler oluştururken en kullanışlı araçlardan biridir. Bu süreç, işletmenizin büyüme fırsatlarını belirlemesine, belirli kitlelere yönelik iletişimi hedeflemesine ve birden fazla anket kampanyası yürütmekten kaynaklanan maliyetleri azaltmasına yardımcı olur.
U-Net Mimarisi
U-Net, bir köprü aracılığıyla bağlanan dört encoder bloğu ve dört decoder bloğundan oluşan U şeklinde bir encoder-decoder ağ mimarisidir. Encoder ağı, fotoğrafların boyutlarını yarısına indirir ve filtre sayısını iki katına çıkarır.
recepayddogdu/Pretrained_Network-VGG16
Önceden eğitilmiş bir ağ, daha önce büyük bir veri setinde, genellikle büyük ölçekli bir görüntü sınıflandırma görevinde eğitilmiş, ve sonra kullanılmak üzere kaydedilmiş bir ağdır.
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.
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.
Değer odaklı müşteri segmentasyonu; müşterilerin alışveriş davranışlarına, harcama tutarlarına, sadakatlerine, işlem zamanlarına göre segmentlere göre bölme uygulamasıdır.
Segmentasyon, markaların veya firmaların ilgili olduğu pazarı bölümlere ayırarak bu bölümlerden seçilen küçük pazara yönelik strateji oluşturmayı hedefleyen yönteme denmektedir. Öncelikle hedef müşteri kitlesini belirleyen şirketler, daha sonra segmentasyon yani bölümleme yaparlar.
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.
Segmentasyonu Hedeflemeden Ayıran Fark. Firmalar müşterilerini konumlarına, cinsiyetine, davranışlarına, ihtiyaçlarına ve sosyal medya ilişkilerine göre segmente ederek değerlendiriyor ve müşteri segmentasyonuna özel teklifler geliştiriyorlar. Hedefleme, tüketicileri özelliklerine göre gruplara ayırma bilimidir.
Demografik segmentasyon yaş, cinsiyet, gelir vb. değişkenlere dayalı bir pazar segmentasyonu yöntemi olarak tanımlanmaktadır. Bu segmentasyon, kuruluşların tüketici davranışlarını doğru bir şekilde anlamalarına ve dolayısıyla daha iyi performans göstermelerine yardımcı olur.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri