Home › Roadmap › Computer Vision › Part 5

Image Segmentation

📘 পিক্সেল স্তরে ভাগ।

🌐 Pixel-level segmentation.

👁️ কম্পিউটার ভিশন🎚 Advanced📍 Part 5 / 5🧩 3 সাব-টপিক
👁️
1

ধারণা · Concept

কী এবং কেন
📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
পিক্সেল স্তরে ভাগ।
🌐 English:
Pixel-level segmentation.

🗂 কোথায় পড়ে

৪. ডিপ লার্নিং ও এআই → কম্পিউটার ভিশন → Image Segmentation

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Classify, detect and segment images

🧰 টুলস

OpenCV, PyTorch, YOLO

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল
💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

পিক্সেল স্তরে বোঝা—চিকিৎসা ছবি, স্যাটেলাইট, স্বয়ংক্রিয় গাড়ি।

  1. ধাপ 1
    Semantic: প্রতিটি পিক্সেলে ক্লাস (রাস্তা, ভবন, পানি)
  2. ধাপ 2
    Instance: একই ক্লাসের আলাদা বস্তু আলাদা (প্রতিটি ভবন)
  3. ধাপ 3
    U-Net: এনকোডার-ডিকোডার + skip connection—অল্প ডেটায় কার্যকর
  4. ধাপ 4
    SAM (Segment Anything): প্রম্পট দিয়ে জিরো-শট সেগমেন্টেশন; IoU/Dice দিয়ে মূল্যায়ন

🧪 বাস্তব উদাহরণ

এক্স-রে থেকে ফুসফুসের অংশ U-Net দিয়ে আলাদা করা।

⚠️ সাধারণ ভুল

ভারসাম্যহীন পিক্সেলে (৯৫% পটভূমি) শুধু pixel accuracy দেখা—Dice/IoU দেখুন।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

semantic segmentationinstance segmentationU-NetSAMDice

3

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক
5.1 Semantic5.1.1 প্রতিটি পিক্সেলের শ্রেণি
5.2 Instance5.2.1 আলাদা বস্তু
5.3 U-Net ও SAM
🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

💻

হাতে-কলমে · Try it (Computer Vision)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
# Convolution by hand: edge detection on a synthetic image
img=np.zeros((40,40)); img[10:30,10:30]=1
k=np.array([[-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]])
out=np.zeros((38,38))
for i in range(38):
    for j in range(38): out[i,j]=(img[i:i+3,j:j+3]*k).sum()
fig,ax=plt.subplots(1,2); ax[0].imshow(img,cmap="gray"); ax[0].set_title("input"); ax[1].imshow(out,cmap="magma"); ax[1].set_title("edges (3x3 kernel)"); plt.show()
❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. “প্রতিটি পিক্সেলের শ্রেণি” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

2. “আলাদা বস্তু” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts

← আগের টপিকObject Detection YOLOপরের টপিক →Text Preprocessing
🎬 Video