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Segment Anything Model (SAM): Segmentazione Universale 🎯 Segment Anything Model (SAM): Segmentazione Universale 🔍 Introduzione Segment Anything Model (SAM) è un avanzato modello di segmentazione universale sviluppato da Meta AI. SAM è in grado di segmentare qualsiasi oggetto in un'immagine con alta precisione, senza bisogno di un training specifico per ciascun dominio. 🏗️ Architettura a Due Stadi SAM utilizza un'architettura a due stadi basata su Vision Transformer (ViT): ✅ Encoder ViT : Estrae feature ad alta risoluzione dall'immagine. ✅ Decoder : Genera maschere segmentate basandosi sui prompt in input. 🚀 Prompting: Come si Interagisce con SAM? Un'innovazione chiave di SAM è il prompting , che permette di controllare il comportamento del modello tramite input guidati dall'utente . SAM può segmentare oggetti usando: 📌 Punti...

DeepLab: Segmentazione Semantica Avanzata 🎯 DeepLab: Segmentazione Semantica Avanzata 🔍 Introduzione DeepLab è una famiglia di modelli di segmentazione semantica sviluppata da Google, progettata per classificare ogni pixel di un'immagine in una categoria specifica. DeepLab risolve due problemi chiave della segmentazione con tecniche avanzate come Atrous Convolution , ASPP e CRF Fully Connected . 🏗️ Atrous Convolution: Recupero della Risoluzione Spaziale Uno dei principali problemi della segmentazione con reti CNN è la perdita di risoluzione spaziale dovuta agli strati di pooling. DeepLab utilizza la Atrous Convolution per espandere il campo visivo senza perdere dettagli. ✅ Aumenta il campo visivo senza aumentare il numero di parametri. ✅ I Filtri vengono dilatati inserendo spazi tra i pixel . 🔄 ASPP: Rilevamento di Oggetti a Diverse Scale Gli oggetti nelle immagi...

Mask R-CNN: Segmentazione e Riconoscimento di Oggetti 📌 Mask R-CNN: Segmentazione e Riconoscimento di Oggetti 🔍 Introduzione Mask R-CNN è un modello avanzato di Computer Vision per la segmentazione istanziata , che estende Faster R-CNN aggiungendo la capacità di prevedere maschere per ogni oggetto rilevato . 🚀 Differenze tra Mask R-CNN e Faster R-CNN Mask R-CNN si basa su Faster R-CNN ma introduce due miglioramenti principali: ✅ Branch per la segmentazione: oltre a classificare e localizzare gli oggetti, genera una maschera binaria . ✅ ROI Align : migliora la precisione dell'estrazione delle feature rispetto al ROI Pooling . 🏗️ Architettura di Mask R-CNN La rete Mask R-CNN è composta da: 📌 Backbone CNN: estrae le feature dall'immagine. 📌 Region Proposal Network (RPN ): genera le ROI. 📌 Branch per la classificazione ...

Instance Segmentation: Cos'è e Come Funziona 🎯 Instance Segmentation: Cos'è e Come Funziona 🔍 Introduzione La Instance Segmentation è una tecnica avanzata di Computer Vision che combina Object Detection e Semantic Segmentation. Il suo obiettivo è non solo classificare ogni pixel di un'immagine, ma anche distinguere le diverse istanze di oggetti appartenenti alla stessa classe. 📊 Differenze tra Semantic, Instance e Panoptic Segmentation Tipo Descrizione Semantic Segmentation Assegna la stessa etichetta a tutti i pixel appartenenti a una classe. Instance Segmentation Distingue tra oggetti individuali della stessa classe. Panoptic Segmentation Combina Semantic e Instance Segmentation, distinguendo oggetti e sfondo. A di...