Panoptische Segmentierung ist eine Computervisionsaufgabe, bei der ein Bild oder Video in verschiedene Objekte und ihre jeweiligen Teile segmentiert und jedes Pixel mit der entsprechenden Klasse gekennzeichnet wird. Es handelt sich um einen umfassenderen Ansatz zur Bildsegmentierung als die traditionelle semantische Segmentierung, bei der Bilder lediglich in Kategorien unterteilt werden, ohne die Teile der Objekte zu berücksichtigen.

Panoptische Segmentierungsalgorithmen kombinieren semantische Segmentierung und Instanzsegmentierung, um zwischen allgemeinen Objektklassen und ihren Komponenten oder Instanzen zu unterscheiden. Sie können eine Vielzahl von Objektklassen verarbeiten, wie etwa Objekte (z. B. Himmel, Gras und Straße) und Dinge (z. B. Fahrzeuge, Menschen und Gebäude), und sowohl ganze Klassen als auch bestimmte Teile von Objekten genau segmentieren und beschriften.

Die Genauigkeit und Effizienz panoptischer Segmentierungsalgorithmen werden durch die Entwicklung neuer Strategien und Methoden in diesem dynamischen Forschungsfeld verbessert. Es handelt sich um eine Schlüsselaufgabe der Computervision und hat viele Anwendungsmöglichkeiten, beispielsweise in der erweiterten Realität, der Objekterkennung sowie der Bild- und Videoanalyse.

Insgesamt handelt es sich bei der panoptischen Segmentierung um einen gründlichen Ansatz zur Bildsegmentierung, bei dem ein Bild oder Video in einzelne Objekte und deren Bestandteile zerlegt und jedes Pixel mit der entsprechenden Klasse gekennzeichnet wird. Dies ist ein aktives Forschungsthema und hat viele Anwendungen in der Computervision.