S

Semantic Segmentation

Также известен как: Семантическая сегментация, Image Segmentation
Данные и аналитика

Определение

Semantic Segmentation — классификация каждого пикселя изображения по принадлежности к семантическому классу.

Простое объяснение

Semantic Segmentation — как раскрасить изображение по зонам: небо — синим, дорога — серым, деревья — зелёным. Каждый пиксель знает, чем он является.

Подробнее

В отличие от object detection (bounding boxes), segmentation даёт pixel-precise границы. Semantic segmentation присваивает класс каждому пикселю (все пиксели "дорога" одного класса). Instance segmentation различает отдельные объекты (каждая машина — отдельная). Panoptic segmentation объединяет оба подхода. Архитектуры: FCN, U-Net, DeepLab, Segment Anything (SAM). Применения: autonomous driving (понимание сцены), medical imaging (выделение органов), спутниковые снимки, AR/VR.

Связанные термины

Perplexity (метрика)

Perplexity — метрика качества языковой модели, показывающая, насколько модель "удивлена" тестовыми данными. Чем ниже perplexity, тем лучше модель.

Big Data

Большие данные — массивы информации огромного объёма, которые невозможно обработать традиционными методами, но которые служат основой для обучения AI-моделей.

Synthetic Data

Синтетические данные — искусственно сгенерированные данные, имитирующие реальные, используемые для обучения AI при недостатке или конфиденциальности реальных данных.

MMLU

MMLU (Massive Multitask Language Understanding) — бенчмарк для оценки знаний и способности к рассуждению LLM по 57 предметным областям.

Семантический поиск

Семантический поиск — поиск информации по смыслу, а не по ключевым словам, с использованием эмбеддингов и векторных баз данных.

Text Classification

Text Classification — автоматическое присвоение текстам категорий или меток на основе их содержания.