نموذج تكيف المناهج الدراسية الموجه وتقييم واعٍ بالغموض لتقسيم الصور الليلية الدلالية

معظم التقدم في مجال تقسيم الصور الدلالي يتم الإبلاغ عنه فيما يتعلق بالصور الملتقطة نهارًا تحت ظروف إضاءة مثالية. ومع ذلك، نحن نتناول مشكلة تقسيم الصور الدلالية للصور المسائية ونحسن الحالة الراهنة من خلال تكيف نماذج النهار مع الليل دون استخدام تسميات ليلية. بالإضافة إلى ذلك، صممنا إطارًا جديدًا لتقييم يعالج عدم اليقين الكبير في المعاني في الصور المسائية. إسهاماتنا الرئيسية هي:1) إطار منهجي لتكيف تدريجي لنماذج التقسيم الدلالي من النهار إلى الليل باستخدام صور مصنعة مُسمّاة وصور حقيقية غير مُسمّاة، وكلاهما لفترات أ DARKER (أظلم) تدريجيًا من اليوم، والذي يستغل التقابلات عبر فترات اليوم المختلفة للصور الحقيقية لإرشاد استدلال التسميات الخاصة بها؛2) إطار تسمية وتقييم جديد يراعي عدم اليقين ومقياس لتقييم التقسيم الدلالي، تم تصميمه للأحوال السيئة ويشمل المناطق التي تتخطى قدرة الإنسان على التعرف عليها في التقييم بطريقة مبدئية؛3) مجموعة بيانات Dark Zurich (زُريخ المظلمة)، والتي تتكون من 2416 صورة ليلية غير مُسمّاة و2920 صورة شفقية غير مُسمّاة مع وجود تقابلات مع نظيراتها النهارية بالإضافة إلى مجموعة من 151 صورة ليلية ذات تسميات دقيقة على مستوى البكسل تم إنشاؤها ببروتوكولنا الخاص، والتي تعمل كمعيار أولي لأداء تقييمنا الجديد.تظهر التجارب أن تكيفنا المنهجي الموجه يتفوق بشكل كبير على الأساليب الرائدة حاليًا في المجموعات الحقيقية المسائية سواءً بالنسبة للمعايير القياسية أو لمقياسنا الذي يراعي عدم اليقين. علاوة على ذلك، يكشف تقييمنا الذي يراعي عدم اليقين أن إبطال الاختيارات بشكل انتقائي يمكن أن يؤدي إلى نتائج أفضل على البيانات ذات المحتوى الغامض مثل معيارنا المسائي ويحقق الاستفادة للممارسات المستهدفة السلامة التي تنطوي على إدخالات غير صالحة.