کامل‌ترین مدل‌های تقسیم‌بندی تصویر
تقسیم‌بندی تصویر به شناسایی بخش‌های مختلف در یک تصویر، مانند اشخاص یا وسایل نقلیه، می‌پردازد. Mask2Former و OneFormer دو مدل برتر در این حوزه هستند که با استفاده از معماری‌های نوآورانه، به‌صورت جامع و دقیق بخش‌های تصویر را تجزیه می‌کنند.
اهمیت تقسیم‌بندی چند سطحی
تقسیم‌بندی تصویر دارای سه زیرکاربرد مهم است: تقسیم‌بندی نمونه‌ای (Instance)، تقسیم‌بندی معنایی (Semantic) و تقسیم‌بندی پانوتیک (Panoptic). هر یک از این زیرکاربردها در کاربردهای مختلفی مانند رانندگی خودران، برنامه‌ریزی پزشکی و رصد محیط زیست نقش کلیدی دارند.
نحوه استفاده از Mask2Former و OneFormer در Transformers
هر دو مدل در کتابخانه 🤗 transformers به‌صورت بازمنبعی در دسترس قرار گرفته‌اند. برای شروع، کافی است مدل را بارگذاری کرده و با داده‌های خود آموزش یا fine-tuning انجام دهید. در زیر فهرستی از مراحل کلیدی آورده شده است:
- بارگذاری مدل و tokeniser
- آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های تصویر-متن
- تنظیم پارامترهای آموزش و پیش‌بینی
- ارزیابی مدل با معیارهای Intersection over Union (IoU)
پرسش‌های پرتکرار
Mask2Former و OneFormer در چه حوزه‌ای کاربرد دارند؟
این دو مدل برترین درک را به‌دست می‌آورند و در مواردی چون تشخیص اشیاء، ردیابی چندمنظره، و‌خودران‌سازی خودروها به‌کار می‌روند؛ به علاوه در پزشکی برای برش دقیق رادیولوژی و در زمینه هواشناسی برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای پکار قرار می‌گیرند.
چگونه می‌توان از این مدل‌ها در پروژه‌های خود استفاده کرد؟
کافی است کتابخانه 🤗 transformers را نصب کنید، مدل موردنظر را بارگیری کنید و با داده‌های خود fine-tune کنید. مستندات و مثال‌های کد در صفحه مختص مدل‌ها در GitHub موجود است که می‌توانید به‌سرعت از آن بهره‌مند شوید.
