Эффективное хранение масок сегментации с помощью rle

Семантическая сегментация токенизируется с использованием RLE (Run Length Encoding). Этот метод позволяет эффективно представлять маски сегментации, используя только информацию о длине последовательных пикселей одного класса и их значение.

В традиционных подходах маски семантической сегментации хранятся как массивы пикселей. Это может быть неэффективно, особенно для изображений высокого разрешения и задач, где преобладают большие однородные области. RLE решает эту проблему, представляя маску в виде пар значений: длина последовательности пикселей одного класса и сам класс.

Например, маска "11122333" кодируется как (3, 1), (2, 2), (3, 3). Это значительно сокращает объем памяти, необходимый для хранения маски, особенно когда в ней много однородных областей. RLE особенно эффективен для задач, где преобладают однородные области, таких как сегментация изображений медицинских снимков или спутниковых изображений.

Использование RLE может значительно повысить эффективность хранения и обработки масок семантической сегментации. Этот метод может быть полезен в приложениях, где ресурсы ограничены или где требуется быстрая обработка больших наборов данных.