Полное руководство

Введение

Сегментация изображения — это фундаментальная задача компьютерного зрения, которая включает в себя разделение изображения на значимые области или сегменты. Он играет решающую роль в различных реальных приложениях, от автономных транспортных средств и медицинской визуализации до обнаружения объектов и понимания сцены. В этом блоге мы рассмотрим ключевые различия между сегментацией изображений, семантической сегментацией и классификацией изображений. Кроме того, мы углубимся в варианты использования сегментации, современные методы, их преимущества и недостатки.

Сегментация изображения против семантической сегментации против классификации

Сегментация изображения, семантическая сегментация и сегментация экземпляра — это три разные задачи компьютерного зрения, которые включают разделение изображения на значимые области. Каждая задача служит определенной цели и имеет свои особенности. Давайте изучим каждый из них:

Сегментация изображения:

Сегментация изображения — это широкий термин, который относится к процессу разделения изображения на несколько непересекающихся областей или сегментов. Цель состоит в том, чтобы сгруппировать пиксели или области, которые имеют схожие визуальные характеристики, такие как цвет, текстура или интенсивность. В отличие от семантической сегментации и сегментации экземпляров, сегментация изображений не присваивает сегментам никаких конкретных меток или значений; он просто разделяет изображение на визуально согласованные области. Сегментация изображения обычно используется для таких задач, как обнаружение объектов, отслеживание и редактирование изображений.

Семантическая сегментация

Семантическая сегментация идет еще дальше, связывая каждый пиксель изображения с меткой класса. В этой задаче цель состоит в том, чтобы пометить каждый пиксель категорией, к которой он принадлежит. Например, если изображение содержит автомобиль, собаку и дерево, семантическая сегментация назначит уникальную метку каждому пикселю, принадлежащему машине, собаке и дереву соответственно. Это приводит к пониманию объектов, присутствующих на изображении, на уровне пикселей. Семантическая сегментация широко используется в различных приложениях, таких как автономное вождение, понимание сцены и медицинская визуализация.

Сегментация экземпляра

Сегментация экземпляров — более сложная задача, которая сочетает в себе элементы как обнаружения объектов, так и семантической сегментации. Цель состоит в том, чтобы идентифицировать и сегментировать отдельные экземпляры объектов на изображении и присвоить каждому пикселю, принадлежащему конкретному экземпляру объекта, уникальную метку. Например, если на изображении есть два автомобиля, сегментация экземпляра будет различать пиксели каждого автомобиля и назначать им отдельные метки. Это позволяет разделить экземпляры различных объектов на уровне пикселей, даже если они принадлежат к одному и тому же семантическому классу. Сегментация экземпляров особенно полезна в сценариях, где необходимо определить точные границы объектов, например, в робототехнике, видеонаблюдении и интерактивных приложениях.

Таким образом, сегментация изображения заключается в разделении изображения на визуально значимые области, в то время как семантическая сегментация добавляет задачу маркировки каждого пикселя меткой класса. Сегментация экземпляров идет еще дальше и направлена ​​на идентификацию и разделение отдельных экземпляров объекта в пределах одного и того же семантического класса. Каждая из этих задач имеет свой собственный набор задач и приложений, и они играют решающую роль в расширении возможностей компьютерного зрения.

Варианты использования сегментации изображений

  • Медицинская визуализация. Сегментация изображений широко используется в медицинских приложениях, таких как обнаружение опухолей, сегментация органов и подсчет клеток. Точная сегментация помогает медицинским работникам диагностировать заболевания, планировать операции и отслеживать ход лечения.
  • Автономные транспортные средства. Семантическая сегментация играет решающую роль в том, чтобы позволить беспилотным автомобилям понимать свое окружение. Он помогает идентифицировать пешеходов, другие транспортные средства, дорожные знаки и разметку, позволяя транспортному средству принимать обоснованные решения и безопасно двигаться.
  • Обнаружение объектов. Сегментация изображений – важный компонент систем обнаружения объектов. Сегментируя изображение, эти системы могут точно находить и классифицировать несколько объектов, присутствующих в сцене.
  • Дополненная реальность. В приложениях дополненной реальности сегментация изображения используется для отделения объектов реального мира от фона, что позволяет легко интегрировать виртуальные элементы в среду пользователя.
  • Видеонаблюдение. Сегментация используется в видеонаблюдении для отслеживания объектов и обнаружения необычных действий в местах массового скопления людей или в запретных зонах.

Современные методы и алгоритмы

Ю-нет:

U-Net — это популярная архитектура сверточной нейронной сети (CNN), обычно используемая для сегментации биомедицинских изображений. Его U-образная конструкция обеспечивает эффективное извлечение признаков и точную локализацию объектов.

ДипЛаб

DeepLab — это современная модель семантической сегментации, в которой используются расширенные извилины и большое рецептивное поле для эффективного захвата контекстной информации.

Маска R-CNN

Mask R-CNN — это расширение платформы обнаружения объектов Faster R-CNN, которое включает ветвь для сегментации на уровне пикселей, обеспечивая как сегментацию экземпляров, так и обнаружение объектов в одной модели.

Пример статьи кода



Сегментация изображения | TensorFlow Core
В этом руководстве основное внимание уделяется задаче сегментации изображений с использованием модифицированной сети U-Net. В задаче классификации изображений…www.tensorflow.org



Преимущества и недостатки

Преимущества:

  • Сегментация изображений обеспечивает более детальное понимание изображений по сравнению с классификацией.
  • Семантическая сегментация помогает в понимании сцены и локализации объекта.
  • Он обеспечивает автоматизацию в различных отраслях промышленности, что приводит к повышению эффективности и точности.

Недостатки:

  • Сегментация изображения может потребовать значительных вычислительных ресурсов, особенно в приложениях реального времени.
  • Мелкозернистая сегментация требует большого количества помеченных обучающих данных, которые не всегда могут быть доступны.
  • Может возникнуть чрезмерная или недостаточная сегментация, что влияет на качество результатов.

Заключение

Сегментация изображений — важнейшая задача компьютерного зрения с различными приложениями в разных отраслях. Его значение продолжает расти, начиная от помощи медицинским работникам и заканчивая созданием автономных транспортных средств. Понимание различий между сегментацией изображения, семантической сегментацией и классификацией необходимо для выбора правильного подхода к конкретным задачам. Благодаря постоянному совершенствованию методов глубокого обучения упомянутые выше современные алгоритмы предлагают многообещающие результаты, приближая нас к достижению более точной и эффективной сегментации в различных приложениях.

Спасибо за чтение!

Подпишитесь на меня, чтобы получать увлекательные материалы по машинному обучению, глубокому обучению и компьютерному зрению. Оставайтесь с нами для более интересных идей и открытий!