Image Segmentation এবং Image Classification কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিংয়ের দুটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান যা ছবি থেকে তথ্য বের করার প্রক্রিয়া। তারা একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হলেও, তাদের উদ্দেশ্য এবং কার্যপদ্ধতি ভিন্ন।
১. Image Segmentation:
Image Segmentation হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে একটি ইমেজকে ছোট ছোট অংশে বা সেগমেন্টে বিভক্ত করা হয়, যাতে প্রতিটি সেগমেন্টের মধ্যে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বা অবজেক্ট থাকে। এই সেগমেন্টেশন প্রক্রিয়া প্রায়শই একটি ছবি বা ভিডিও থেকে স্পেসিফিক অবজেক্ট বা এরিয়া চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়। এটি কম্পিউটার ভিশন এবং ইমেজ অ্যানালাইসিসের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
Types of Image Segmentation:
- Semantic Segmentation:
- এই প্রক্রিয়ায় ছবির প্রতিটি পিক্সেলকে একটি নির্দিষ্ট ক্লাস বা ক্যাটাগরিতে বিভক্ত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি শহরের ছবিতে বাড়ি, রাস্তায় যানবাহন, আকাশ, গাছ ইত্যাদি আলাদা আলাদা ক্লাস হিসেবে চিহ্নিত করা হয়।
- Example: একটি ছবিতে গাছ এবং রাস্তাগুলি আলাদা আলাদা সেগমেন্টে ভাগ করা।
- Instance Segmentation:
- এটি semantic segmentation এর মতো, তবে এখানে একে অপরের থেকে আলাদা অবজেক্টগুলিকে চিহ্নিত করা হয়। যেমন, একটি ছবিতে একাধিক গাছ থাকলে, প্রতিটি গাছের জন্য আলাদা সেগমেন্ট তৈরি করা হয়।
- Example: একটি ছবিতে তিনটি গাছ থাকলে, প্রতিটি গাছের জন্য একটি আলাদা সেগমেন্ট তৈরি করা।
- Panoptic Segmentation:
- এটি semantic segmentation এবং instance segmentation এর সমন্বয়ে গঠিত, যেখানে প্রতিটি পিক্সেলকে শুধুমাত্র একটি ক্যাটাগরির মধ্যে না, বরং পৃথক অবজেক্ট বা সেগমেন্ট হিসেবে চিহ্নিত করা হয়।
Applications of Image Segmentation:
- Autonomous Vehicles: গাড়ি চলাচলের জন্য রাস্তাগুলি, যানবাহন এবং পথচারীদের চিহ্নিত করা।
- Medical Imaging: CT স্ক্যান বা MRI ইমেজ থেকে টিউমার বা অন্যান্য অ্যানোমালির চিহ্নিতকরণ।
- Agriculture: কৃষি চিত্র থেকে ফসলের সঠিক অবস্থান এবং ধরণ চিহ্নিতকরণ।
- Satellite Image Analysis: স্যাটেলাইট ইমেজ থেকে ভূমি ব্যবহার, জলাশয় এবং অন্যান্য ভূতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্য চিহ্নিত করা।
Popular Techniques in Image Segmentation:
- Thresholding: সহজ পদ্ধতিতে একটি নির্দিষ্ট থ্রেশোল্ডের মাধ্যমে ছবিকে দুটি অংশে বিভক্ত করা।
- Region-Based Segmentation: ছবি একটি অঞ্চল বা সেগমেন্ট হিসেবে বিভক্ত করা।
- Edge Detection: ছবি থেকে সীমানা চিহ্নিত করা, যেমন Canny Edge Detection।
- Convolutional Neural Networks (CNNs): ডিপ লার্নিং ভিত্তিক পদ্ধতি, যেমন U-Net, Mask R-CNN ইত্যাদি যা উন্নত সেগমেন্টেশন প্রযুক্তি।
২. Image Classification:
Image Classification হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে একটি পুরো ইমেজকে একটি নির্দিষ্ট শ্রেণী বা ক্যাটাগরিতে ভাগ করা হয়। এখানে, মডেল ছবির সমস্ত পিক্সেল একসাথে দেখে একটি একক লেবেল নির্ধারণ করে। এটি সাধারণত supervised learning পদ্ধতিতে করা হয়।
Types of Image Classification:
- Binary Classification:
- এই প্রক্রিয়ায় দুটি শ্রেণীতে (যেমন, “cat” এবং “not cat”) ছবি শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
- Example: একটি ইমেজ ক্লাসিফিকেশন মডেল যা ছবিতে “cat” অথবা “no cat” শ্রেণী নির্ধারণ করে।
- Multi-class Classification:
- এখানে একাধিক শ্রেণী বা ক্যাটাগরি থাকে (যেমন, “cat”, “dog”, “horse”) এবং একটি ইমেজ যে কোন একটি শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ হয়।
- Example: একটি ইমেজ ক্লাসিফিকেশন মডেল যা একটি ছবি বিশ্লেষণ করে এবং তার মধ্যে যে প্রাণীটি রয়েছে, সেটা চিহ্নিত করে (“cat”, “dog”, ইত্যাদি)।
- Multi-label Classification:
- একাধিক শ্রেণী হতে পারে এবং একটি ইমেজ একাধিক শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ হতে পারে।
- Example: একটি ছবিতে একটি কুকুর এবং একটি গাছ থাকতে পারে, যা দুটি আলাদা শ্রেণী “dog” এবং “tree” পাবে।
Applications of Image Classification:
- Face Recognition: ছবিতে একটি ব্যক্তির মুখ চিনে ফেলা এবং তার পরিচয় সনাক্ত করা।
- Object Recognition: একটি ছবি থেকে বিভিন্ন অবজেক্ট যেমন গাড়ি, গাছ, বাড়ি ইত্যাদি শনাক্ত করা।
- Medical Imaging: রোগ নির্ণয়ের জন্য মেডিক্যাল ছবির ক্লাসিফিকেশন (যেমন, টিউমার শনাক্তকরণ)।
- Retail: পণ্যের ছবি শনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবদ্ধকরণ (যেমন, পোশাক, জুতো, ইত্যাদি)।
Popular Techniques in Image Classification:
- Traditional Machine Learning Methods: SVM (Support Vector Machines), KNN (K-Nearest Neighbors), Random Forests ইত্যাদি ব্যবহার করা হয়।
- Convolutional Neural Networks (CNNs): আধুনিক ইমেজ ক্লাসিফিকেশনের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় পদ্ধতি, যেখানে মডেলটি ছবির বৈশিষ্ট্য শিখে শ্রেণী নির্ধারণ করে।
- Transfer Learning: পূর্বে প্রশিক্ষিত মডেল যেমন ResNet, VGG, বা Inception ব্যবহার করে নতুন ডেটাতে ক্লাসিফিকেশন করা।
Differences Between Image Segmentation and Image Classification:
| Aspect | Image Segmentation | Image Classification |
|---|---|---|
| Objective | Divides an image into multiple regions or segments based on characteristics | Assigns a single label to the entire image |
| Output | Multiple regions or labels (pixel-level segmentation) | One label per image (image-level classification) |
| Granularity | Pixel-level segmentation of the image | Image-level classification (does not focus on pixel details) |
| Applications | Object detection, medical imaging, satellite image analysis | Object recognition, facial recognition, product classification |
| Complexity | More complex and computationally intensive | Less complex and computationally less expensive |
| Common Algorithms | U-Net, Mask R-CNN, FCN, DeepLab | CNN, VGG, ResNet, Inception |
Conclusion
- Image Segmentation এবং Image Classification দুটি আলাদা কিন্তু সম্পর্কিত প্রক্রিয়া। Image Segmentation পিক্সেল লেভেলে বিশ্লেষণ করে বিভিন্ন অবজেক্ট বা অঞ্চল চিহ্নিত করার চেষ্টা করে, যেখানে Image Classification পুরো ছবিকে একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করে।
- Image Segmentation এর উন্নত প্রযুক্তি যেমন U-Net এবং Mask R-CNN ডিপ লার্নিংয়ের মাধ্যমে সঠিক এবং উন্নত সেগমেন্টেশন প্রক্রিয়া প্রদান করে।
- Image Classification মডেলগুলি, বিশেষ করে CNNs অত্যন্ত শক্তিশালী, যা ছবির সমস্ত বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ করে এবং শ্রেণী নির্ধারণ করতে সহায়ক।
প্রতিটি পদ্ধতিরই তার নিজস্ব ব্যবহার ক্ষেত্র রয়েছে এবং এটি নির্ভর করে সমস্যা এবং ডেটার প্রকারের উপর।
Content added By
Read more
