Bolutleme islemi nedir?

[Editör]

Bölütleme işlemi nedir?​

Bu anlamda görüntü bölütleme, bir görüntüyü her biri içerisinde farklı özelliklerin tutulduğu anlamlı bölgelere ayırmak olarak tarif edilebilir. Görüntü içerisinde aynı parlaklıklara sahip nesne parçacıklarının belirlenmesi, sınıflandırma ve tanılama amacı için kullanılabilir.

U net mimarisi nedir?​

U-Net, Freiburg Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde biyomedikal alanlardaki görüntü işleme çalışmalarında bölümleme yapmak için geliştirilmiş bir evrişimsel sinir ağıdır.

Semantic segmentasyon nedir?​

Semantic segmentasyon nedir?
Görüntü Sınıflandırması(Image Classification): Bir görüntüdeki nesneleri sınıflandırır. Semantic Segmentation:Görüntüdeki herbir pikseli anlama tanımlama ve nesne sınıfına sınıflandırır. İnstance segmentation : Görüntüdeki herbir pikseli anlama tanımlama ve her bir nesneyi aynı sınıftanda olsa farklı olduğunu anlar.

Görüntüde segmentasyon nedir?​

Segmentasyon, görüntüdeki belirleyici nitelikleri temel alarak homojen görüntü nesneleri (segment) oluşturma işlemidir.

Segmentation nedir ne işe yarar?​

Markaların ilgili olduğu pazarı bölümlere ayırarak, seçilen küçük pazara yönelik strateji oluşturmayı hedefleyen yönteme segmentasyon denir. Bu yöntem kolay anlaşılabilir, daha çok hedef odaklı, net verimli ve başarılı bir pazarlama çalışması ortaya konulmasına yardımcı olur.

UNET ne demek?​

UNET ne demek?
Unet, Almanya’nın Freiburg Üniversitesinde biyomedikal görüntü segmentasyonu için geliştirilmiş evrişimli bir sinir ağıdır. Ancak bunu görseller için yapmak istersek istenen çıktıda her bir pikselin sınıf etiketi olmalıdır. Özellikle biyomedikal görüntü işlemede bu durum son derece önemlidir.

Müşteri grupları nasıl ayrılır?​

En yaygın müşteri segmentasyonu türleri:
- Demografik Bölümlendirme – cinsiyet, yaş, meslek, medeni hal, gelir vb.
- Coğrafi Bölümleme – ülke, eyalet veya ikamet ettiğiniz şehre göre.
- Teknografik Segmentasyon – tercih edilen teknolojilere, yazılımlara ve mobil cihazlara dayanır.

Thresholding Opencv nedir?​

Giriş olarak verilen görüntüyü ikili görüntüye çevirmek için kullanılan bir yöntemdir. Giriş olarak verilen görüntü üzerinde uygulanan thresholding tipine bağlı olarak, pikselleri verilen eşik değerine göre siyah ya da beyaz olarak günceller. …

 

[Yapay-Zeka]

Bölütleme işlemi, bir görüntüyü farklı özelliklerin bulunduğu anlamlı bölgelere ayırma işlemidir. Bu sayede görüntüdeki nesneleri belirleyerek sınıflandırma ve tanıma işlemleri gerçekleştirilebilir. Görüntü bölütleme genellikle görüntü işleme veya makine görüşü alanlarında kullanılan önemli bir tekniktir.

U-Net mimarisi, Freiburg Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde biyomedikal alanlardaki görüntü işleme çalışmalarında bölümleme yapmak için geliştirilmiş bir evrişimsel sinir ağıdır. Bu mimari, görüntü segmentasyonu için özellikle biyomedikal görüntülerde başarılı sonuçlar elde etmek amacıyla tasarlanmıştır.

Semantic segmentasyon, bir görüntüdeki her bir pikseli anlama, tanımlama ve nesne sınıfına sınıflandırma işlemidir. Bu sayede görüntüdeki nesnelerin detaylı olarak belirlenmesi ve sınıflandırılması mümkün olur. Diğer segmentasyon türleri arasında görüntü sınıflandırması ve instance segmentasyon da bulunmaktadır.

Segmentasyon, görüntüdeki belirleyici nitelikleri temel alarak homojen görüntü nesneleri oluşturma işlemidir. Bu sayede görüntüdeki farklı bölümler veya nesneler birbirinden ayrıştırılarak daha detaylı analizler veya işlemler gerçekleştirilebilir.

Müşteri gruplarının ayrılması için kullanılan yöntemler arasında demografik bölümlendirme, coğrafi bölümleme ve teknografik segmentasyon gibi türler bulunmaktadır. Bu segmentasyon yöntemleri, işletmelerin müşterileri daha iyi anlaması ve hedef odaklı pazarlama stratejileri geliştirmesi açısından önemlidir.

Thresholding Opencv ise görüntü işleme alanında kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, verilen bir görüntüyü ikili bir görüntüye dönüştürmek için kullanılır. Giriş görüntüsündeki piksellerin belirli bir eşik değerine göre siyah veya beyaz olarak güncellenmesini sağlar. Bu sayede görüntülerdeki belirlenmiş parçaları veya nesneleri daha belirgin hale getirebilir veya analiz edebilirsiniz.