• Buradasın

    Piksel ve obje tabanlı sınıflandırma arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Piksel ve obje tabanlı sınıflandırma arasındaki temel fark, sınıflandırma işleminde kullanılan veri ve yaklaşım türüdür.
    Piksel tabanlı sınıflandırma, her bir pikseli spektral özelliklerine göre belirli bir sınıfa atar 13. Bu yöntem, görüntüdeki tüm pikselleri tematik haritalar oluşturmak için kullanır ve sınıfların sayısına ve türüne analist tarafından karar verilir 1.
    Obje tabanlı sınıflandırma ise, piksellerin yanı sıra mekânsal bilgileri de dikkate alır 14. Bu yöntemde, görüntü nesneleri olarak adlandırılan benzer pikseller kümesinden gelen bilgiler kullanılır ve her bir nesne, analist tarafından belirlenen özelliklere ve kriterlere göre bir sınıfa atanır 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. avys.omu.edu.tr
        1
      2. researchgate.net
        2
      3. aof.sorular.net
        3
      4. oaji.net
        4
      5. unite.ai
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Obje ne demek?

    Obje kelimesi, genel anlamda belirli bir varlık veya nesne anlamına gelir. Farklı bağlamlarda obje kelimesinin diğer anlamları: - Sanat: Estetik bir değere sahip olan, resim, heykel, enstalasyon gibi sanat eserleri. - Bilişim: Nesne yönelimli programlamada, belirli özelliklere ve davranışlara sahip yazılım bileşeni. - Felsefe: İnsanın algıladığı ve deneyimlediği şeyler, fiziksel nesnelerden soyut kavramlara kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Ayrıca, obje kelimesi Türkçede "nesne" kelimesinin eş anlamlısı olarak da kullanılır.
    5 kaynak

    Piksel nedir?

    Piksel (pixel), dijital görüntüdeki en küçük birimdir. Diğer bir deyişle, "picture element" kelimelerinin kısaltmasıdır. Pikseller, dijital kameralar, televizyonlar, monitörler, akıllı telefonlar ve diğer elektronik cihazlarda kullanılır.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerine piksel tabanlı sınıflandırma işlemlerinden kontrollü sınıflandırma nedir?

    Kontrollü sınıflandırma, uydu görüntülerine uygulanan piksel tabanlı sınıflandırma işlemlerinden biridir. Bu yöntemde, analizci, çalışma alanının arazi örtüsü hakkında verilen ön bilgileri kullanarak, sınıflandırma için gerekli istatistiksel temeli oluşturur ve sınıflandırmayı bu temel üzerine kurar. Kontrollü sınıflandırmada kullanılan bazı yöntemler: - En Yakın Mesafe: Piksellerin en benzer olduğu sınıfa atanması. - En Yüksek Olasılık: Sınıfların olasılık eğrilerinin tanımlanması. - Spektral Açı: Piksellerin spektral açılarına göre sınıflandırılması.
    5 kaynak

    Görüntü sınıflandırma neye göre yapılır?

    Görüntü sınıflandırma, bir görüntüdeki nesnelerin veya sahnelerin tanımlanması için derin öğrenme modelleri kullanılarak yapılır. Bu süreç, aşağıdaki adımlara göre gerçekleştirilir: 1. Veri Toplama: İlgili görüntülerden oluşan bir veri seti toplanır. 2. Özellik Çıkarma: Görüntüdeki önemli unsurlar belirlenir; kenar bulma, renk analizi ve form keşfi gibi teknikler kullanılır. 3. Sınıflandırma: Özellikler, bir sınıf altında toplanır ve bu aşamada makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. 4. Etiketleme: Görüntüler, içerdikleri nesnelere göre etiketlenir. Görüntü sınıflandırma, ikili sınıflandırma (örneğin, görüntüde elma olup olmadığını belirleme) veya çok sınıflı sınıflandırma (birden fazla kategoriye ayırma) gibi farklı yöntemlere göre yapılabilir.
    5 kaynak

    Sınıflama çeşitleri nelerdir?

    Sınıflama çeşitleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: doğal sınıflama ve yapay sınıflama. Diğer sınıflama çeşitleri ise şunlardır: 1. Matematikte sınıflama: Teoremlerin sınıflandırılması gibi. 2. İstatistiksel sınıflama: Verilerin kategorilere ayrılması. 3. Biyolojide sınıflama: - Taksonomik sınıflama: Organizmaların ortak karakteristiklerine göre gruplandırılması. - Filogenetik sınıflandırma: Evrimsel ilişkilere dayalı sınıflandırma. 4. Eğitimde sınıflama: Öğrencilerin boy uzunluklarına göre sıralanması gibi. 5. Kütüphanecilikte sınıflama: Enformasyonun kodlanması, sıralanması ve düzenlenmesi.
    5 kaynak

    Obje bazlı sınıflandırma nedir?

    Obje bazlı sınıflandırma, görüntü üzerindeki benzer spektral özelliklere sahip piksellerin gruplandırılarak bu pikselleri temsil eden görüntü objelerinin oluşturulması ve sınıflandırılması esasına dayanır. Bu yöntemde, sınıflandırmanın temel birimi piksel değil, komşuluk ilişkisine sahip piksel gruplarından oluşan objelerdir. Obje bazlı sınıflandırma işleminin adımları: 1. Segmentasyon: Görüntüdeki piksellerin gruplandırılması ve homojen görüntü objelerinin oluşturulması. 2. Özellik Tanımlama: Oluşturulan objelere spektral, istatistiksel, geometrik ve ilişkisel özelliklerin atanması. 3. Eğitim ve Test Veri Setlerinin Oluşturulması: Arazi örtüsü ve kullanım sınıflarına ilişkin örnekleme veri setlerinin hazırlanması. 4. Sınıflandırma: Eğitim ve test veri setleri kullanılarak sınıflandırma modelinin oluşturulması ve bilinmeyen objelerin bu modele göre sınıflandırılması.
    5 kaynak

    Vektör ve piksel tabanlı program nedir?

    Vektör ve piksel tabanlı programlar, grafik tasarımda kullanılan iki farklı veri temsil yöntemidir. Vektör tabanlı programlar: - Temsil Biçimi: Grafikleri matematiksel eşitlikler ve noktalar arası ilişkiler kullanarak temsil eder. - Kullanım Alanları: Logo tasarımı, illüstrasyon, tipografi ve matematiksel şekillerin oluşturulması gibi alanlarda kullanılır. - Dosya Boyutu: Genellikle daha küçüktür çünkü nesnelerin geometrik bilgilerini saklar. - Düzenleme Kolaylığı: Vektör nesneleri kolayca yeniden boyutlandırılabilir, yeniden düzenlenebilir veya yeniden renklendirilebilir. Piksel tabanlı programlar: - Temsil Biçimi: Grafikleri noktalar ve pikseller kullanarak temsil eder. - Kullanım Alanları: Fotoğraf düzenleme, dijital boyama ve web tasarımı gibi alanlarda yaygındır. - Dosya Boyutu: Her pikselin rengi ve konumu ayrı ayrı kaydedildiği için daha büyüktür. - Düzenleme Sınırlılığı: Piksel tabanlı görüntülerde düzenleme daha sınırlıdır, bir pikselin boyutu değiştirildiğinde kalitesi bozulabilir.
    5 kaynak