パノラマ セグメンテーションは、画像またはビデオをさまざまなオブジェクトとそれぞれの部分にセグメント化し、各ピクセルに対応するカテゴリのラベルを付けることを含むコンピューター ビジョン タスクです。これは、オブジェクトの部分を考慮せずに画像をカテゴリに分割するだけの従来のセマンティック セグメンテーションと比較して、より包括的な画像セグメンテーションの方法です。

パノラマ セグメンテーション アルゴリズムは、セマンティック セグメンテーションとインスタンス セグメンテーションを組み合わせて、オブジェクトの一般的なクラスとそのコンポーネントまたはインスタンスを区別します。オブジェクト (空、草、道路など) や物 (車、人、建物など) などのさまざまなオブジェクト クラスを処理でき、クラス全体とオブジェクトの特定の部分を正確にセグメント化してラベルを付けることができます。

この動的な研究分野で新しい戦略と手法を開発することにより、パノラマ セグメンテーション アルゴリズムの精度と効率が向上しています。これはコンピュータ ビジョンにおける重要なタスクであり、拡張現実、物体認識、画像やビデオの分析など、さまざまな用途に使用されます。

パノラマ セグメンテーションは、全体として、画像セグメンテーションに対する徹底的なアプローチであり、画像またはビデオを個々のオブジェクトとその構成部分に分解し、各ピクセルに適切なカテゴリのラベルを付ける必要があります。これは活発な研究トピックであり、コンピュータ ビジョンで多くの用途があります。