Enciclopedia Boulder v1.0

Inicio · Capítulos · 14. Señales para visión artificial

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15.37 14.2.13 Segmentación, refinamiento y tracking

Rol Uso
Production semantic/instance model Fine-tuned domain model predicts hold/volume/scene classes and masks.
Promptable segmenter SAM/SAM2 assists annotation, correction and temporal propagation; it does not supply climbing semantics by itself.
Depth geometry Splits touching masks, verifies protrusion, recovers surface patches and rejects implausible regions.
Static map projector Maintains identity during occlusion and supplies amodal expectations.
Human review Resolves route membership, ambiguous objects, topology changes and competition validity.

SAM permite segmentación mediante prompts y SAM 2 añade memoria temporal para video [P42-R3, P42-R4]. En el pipeline propuesto son herramientas de anotación, refinamiento y propagación. No sustituyen una clase de dominio ni una revisión de topología.

15.37.1 Estados de tracking

Tentative, Confirmed, Occluded, OutOfFrame, Retired, Reidentified

15.37.2 Variables de asociación

15.37.3 Reglas split/merge

Mask quality debe almacenarse separada de la confianza de clase; trabajos como Mask Scoring R-CNN muestran que ambas puntuaciones no están necesariamente alineadas [P42-R13]. Para presas pequeñas, la precisión de borde también debe evaluarse explícitamente [P42-R14].