الرؤية الحاسوبية: نظرة معمقة على تجزئة الكائنات

الرؤية الحاسوبية، وهي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي، تمكّن الآلات من "رؤية" وتفسير الصور بشكل يشبه إلى حد كبير البشر. في جوهرها، تسعى خوارزميات الرؤية الحاسوبية إلى فهم واستخلاص رؤى ذات مغزى من البيانات المرئية. إحدى المهام الأساسية في الرؤية الحاسوبية هي تجزئة الكائنات، وهي عملية تتجاوز مجرد تحديد الكائنات في الصورة؛ فهي تتضمن تحديد حدود كل كائن بدقة، بكسل ببكسل.

ما هي تجزئة الكائنات؟

تجزئة الكائنات، المعروفة أيضًا بتجزئة الصور، هي عملية تقسيم الصورة الرقمية إلى أجزاء متعددة (مجموعات من وحدات البكسل). وبشكل أكثر تحديدًا، تقوم تجزئة الكائنات بتعيين تسمية لكل بكسل في الصورة بحيث تشترك وحدات البكسل التي تحمل نفس التسمية في خصائص معينة. يمكن أن تكون هذه الخصائص هي اللون أو الشدة أو النسيج أو الموقع. الهدف هو تبسيط و/أو تغيير تمثيل الصورة إلى شيء أكثر معنى وأسهل في التحليل.

على عكس اكتشاف الكائنات، الذي يقتصر على تحديد وجود وموقع الكائنات (غالبًا باستخدام مربعات محيطة)، توفر تجزئة الكائنات فهمًا أكثر تفصيلاً للصورة. فهي تسمح بالتحليل الدقيق، مما يتيح التطبيقات التي تتطلب حدودًا دقيقة للكائنات، مثل:

• التصوير الطبي: تحديد وتجزئة الأورام والأعضاء والهياكل التشريحية الأخرى.
• القيادة الذاتية: تحديد الطرق والمركبات والمشاة والأشياء الأخرى في البيئة.
• الروبوتات: تمكين الروبوتات من التفاعل مع الكائنات في بيئتها بدقة أكبر.
• تحليل صور الأقمار الصناعية: تحديد وتصنيف أنواع مختلفة من الغطاء الأرضي (مثل الغابات والمسطحات المائية والمناطق الحضرية).
• تحرير الصور ومعالجتها: تحديد وتعديل كائنات معينة بدقة داخل الصورة.

أنواع تجزئة الكائنات

هناك نوعان رئيسيان من تجزئة الكائنات:

التجزئة الدلالية

تقوم التجزئة الدلالية بتصنيف كل بكسل في الصورة إلى فئة أو صنف معين. إنها تجيب على السؤال: "إلى أي نوع من الكائنات ينتمي كل بكسل؟" في التجزئة الدلالية، يتم تعيين نفس التسمية لجميع وحدات البكسل التي تنتمي إلى نفس فئة الكائن، بغض النظر عما إذا كانت نسخًا من نفس الكائن. على سبيل المثال، في مشهد به عدة سيارات، سيتم تصنيف جميع وحدات البكسل الخاصة بالسيارات على أنها "سيارة". تفهم الخوارزمية ما هو موجود في الصورة على مستوى البكسل.

مثال: في سيناريو سيارة ذاتية القيادة، ستقوم التجزئة الدلالية بتحديد جميع وحدات البكسل التي تنتمي إلى الطريق والأرصفة والسيارات والمشاة وإشارات المرور. النقطة الحاسمة هي أنها لا تفرق بين السيارات *المختلفة* - فجميعها ببساطة "سيارة".

تجزئة النسخ

تأخذ تجزئة النسخ التجزئة الدلالية خطوة إلى الأمام من خلال ليس فقط تصنيف كل بكسل ولكن أيضًا التمييز بين النسخ الفردية لنفس فئة الكائن. إنها تجيب على السؤال: "إلى أي نسخة كائن محددة ينتمي كل بكسل؟" بشكل أساسي، تجمع بين اكتشاف الكائنات (تحديد الكائنات الفردية) والتجزئة الدلالية (تصنيف وحدات البكسل). يتلقى كل كائن محدد معرفًا فريدًا. تكون تجزئة النسخ مفيدة عندما تحتاج إلى عد الكائنات أو التمييز بينها.

مثال: في نفس سيناريو السيارة ذاتية القيادة، لن تقوم تجزئة النسخ بتحديد جميع وحدات البكسل التي تنتمي إلى السيارات فحسب، بل ستميز أيضًا بين كل سيارة على حدة. سيتم تعيين معرف فريد لكل سيارة، مما يسمح للنظام بتتبع وفهم حركات المركبات الفردية.

تقنيات تجزئة الكائنات

على مر السنين، تم تطوير تقنيات مختلفة لتجزئة الكائنات. يمكن تصنيفها على نطاق واسع إلى:

• تقنيات معالجة الصور التقليدية: تعتمد هذه الطرق غالبًا على ميزات وخوارزميات مصممة يدويًا.
• التقنيات القائمة على التعلم العميق: تستفيد هذه الطرق من قوة الشبكات العصبية لتعلم الأنماط المعقدة من البيانات.

تقنيات معالجة الصور التقليدية

هذه التقنيات، على الرغم من أنها أقدم، لا تزال ذات قيمة في سيناريوهات معينة نظرًا لبساطتها وكفاءتها الحاسوبية.

• العتبة (Thresholding): هذه هي أبسط طريقة للتجزئة. تتضمن تقسيم الصورة بناءً على قيم شدة البكسل. يتم تعيين وحدات البكسل التي تزيد عن عتبة معينة إلى فئة واحدة، بينما يتم تعيين وحدات البكسل التي تقل عن العتبة إلى فئة أخرى. تستخدم العتبة الشاملة عتبة واحدة للصورة بأكملها، بينما تقوم العتبة التكيفية بضبط العتبة بناءً على خصائص الصورة المحلية.
• التجزئة القائمة على الحواف: يعتمد هذا النهج على اكتشاف الحواف أو الحدود بين المناطق المختلفة في الصورة. تُستخدم خوارزميات اكتشاف الحواف (مثل Sobel, Canny) لتحديد وحدات البكسل التي توجد بها تغييرات كبيرة في الشدة. ثم يتم ربط الحواف المكتشفة معًا لتشكيل حدود مغلقة، والتي تحدد الأجزاء.
• التجزئة القائمة على المناطق: تجمع هذه الطريقة وحدات البكسل ذات الخصائص المتشابهة في مناطق. يبدأ نمو المنطقة ببكسل بذرة ويضيف بشكل متكرر وحدات البكسل المجاورة التي تفي بمعايير معينة (مثل التشابه في اللون أو الشدة). يبدأ تقسيم ودمج المناطق بالصورة بأكملها كمنطقة واحدة ويقسمها بشكل متكرر إلى مناطق أصغر حتى يتم استيفاء معايير معينة.
• التجزئة القائمة على التجميع: يمكن استخدام خوارزميات مثل تجميع K-means لتجميع وحدات البكسل بناءً على ميزاتها (مثل اللون والملمس) في مجموعات. تمثل كل مجموعة جزءًا مميزًا في الصورة.

التقنيات القائمة على التعلم العميق

لقد أحدث التعلم العميق ثورة في تجزئة الكائنات، مما أتاح تحسينات كبيرة في الدقة والأداء. يمكن لنماذج التعلم العميق تعلم الميزات المعقدة من البيانات تلقائيًا، مما يلغي الحاجة إلى الميزات المصممة يدويًا. أصبحت هذه التقنيات الآن هي النهج السائد لتجزئة الكائنات في العديد من التطبيقات.

• الشبكات الالتفافية بالكامل (FCNs): هي نوع من الشبكات العصبية المصممة خصيصًا للتنبؤ على مستوى البكسل. تستبدل الطبقات المتصلة بالكامل في الشبكات العصبية الالتفافية التقليدية (CNNs) بطبقات التفافية، مما يسمح لها بمعالجة الصور بأحجام عشوائية وإنتاج خرائط تجزئة كمخرجات. تعتبر FCNs الأساس للعديد من نماذج التجزئة الأخرى القائمة على التعلم العميق.
• U-Net: هي بنية شائعة قائمة على FCN تُستخدم على نطاق واسع في تجزئة الصور الطبية. لها بنية على شكل حرف U تتكون من مسار ترميز (تقليل الأبعاد) ومسار فك ترميز (زيادة الأبعاد). يلتقط مسار الترميز المعلومات السياقية، بينما يستعيد مسار فك التشفير الدقة المكانية. تساعد الوصلات التجاوزية بين مسارات الترميز وفك التشفير في الحفاظ على التفاصيل الدقيقة.
• Mask R-CNN: هو نموذج قوي لتجزئة النسخ. يوسع نموذج Faster R-CNN، وهو نموذج شائع لاكتشاف الكائنات، عن طريق إضافة فرع يتنبأ بقناع تجزئة لكل كائن تم اكتشافه. يمكن لـ Mask R-CNN اكتشاف الكائنات وتجزئتها في نفس الوقت على مستوى البكسل.
• DeepLab: هي سلسلة من نماذج التجزئة الدلالية التي تستخدم الالتفافات المتوسعة (atrous convolutions) لالتقاط معلومات سياقية متعددة المقاييس. تسمح الالتفافات المتوسعة للشبكة بالحصول على مجال استقبال أكبر دون زيادة عدد المعلمات. تستخدم نماذج DeepLab أيضًا تجميع الهرم المكاني المتوسع (ASPP) لتجميع الميزات بمقاييس مختلفة.
• المحولات للتجزئة (Transformers for Segmentation): في الآونة الأخيرة، يتم تكييف معماريات المحولات (Transformers)، التي حققت نجاحًا كبيرًا في معالجة اللغة الطبيعية، لمهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك تجزئة الكائنات. يمكن للمحولات التقاط التبعيات بعيدة المدى في الصور، والتي يمكن أن تكون مفيدة لمهام التجزئة. تشمل الأمثلة SegFormer و Swin Transformer.

تطبيقات تجزئة الكائنات

لتجزئة الكائنات مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات، مما يؤثر على كل شيء من الرعاية الصحية إلى الزراعة.

التصوير الطبي

في التصوير الطبي، تلعب تجزئة الكائنات دورًا حاسمًا في:

• اكتشاف الأورام وتجزئتها: تحديد حدود الأورام بدقة في الصور الطبية (مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية) للمساعدة في التشخيص وتخطيط العلاج والمراقبة. على سبيل المثال، تجزئة أورام المخ لتوجيه الاستئصال الجراحي أو العلاج الإشعاعي.
• تجزئة الأعضاء: تحديد وتجزئة الأعضاء (مثل القلب والكبد والرئتين) لتحليل بنيتها ووظيفتها. يمكن استخدام هذا لتقييم صحة الأعضاء، واكتشاف التشوهات، وتخطيط الإجراءات الجراحية.
• تجزئة الخلايا: تجزئة الخلايا الفردية في الصور المجهرية لدراسة شكل الخلية، وعد الخلايا، وتحليل سلوك الخلية. هذا مهم لاكتشاف الأدوية، وتشخيص الأمراض، والأبحاث البيولوجية الأساسية.

القيادة الذاتية

بالنسبة للسيارات ذاتية القيادة، تعتبر تجزئة الكائنات ضرورية من أجل:

• تجزئة الطريق: تحديد المنطقة القابلة للقيادة من الطريق لتمكين الملاحة الآمنة.
• اكتشاف المركبات وتجزئتها: اكتشاف وتجزئة المركبات الأخرى على الطريق لتجنب الاصطدامات.
• اكتشاف المشاة وتجزئتهم: اكتشاف وتجزئة المشاة لضمان سلامتهم.
• التعرف على إشارات المرور وإشارات المرور الضوئية: تحديد وتجزئة إشارات المرور وإشارات المرور الضوئية للامتثال لقوانين المرور.

الروبوتات

تمكّن تجزئة الكائنات الروبوتات من:

• التعرف على الكائنات والتعامل معها: تحديد وتجزئة الكائنات في بيئة الروبوت لتمكينه من إمساكها والتعامل معها. هذا مهم لمهام مثل التقاط ووضع الأشياء، وتجميع المنتجات، وإجراء الجراحة.
• فهم المشهد: فهم تخطيط وهيكل بيئة الروبوت لتمكينه من التنقل والتفاعل مع العالم بشكل أكثر فعالية.
• اكتشاف العيوب في التصنيع: تحديد وتجزئة العيوب في المنتجات المصنعة لتحسين مراقبة الجودة.

الزراعة

تُستخدم تجزئة الكائنات في الزراعة من أجل:

• مراقبة المحاصيل: مراقبة صحة ونمو المحاصيل عن طريق تجزئة صور الحقول المأخوذة من طائرات بدون طيار أو أقمار صناعية. يمكن استخدام هذا للكشف عن الأمراض والآفات ونقص المغذيات.
• اكتشاف الحشائش: تحديد وتجزئة الحشائش في الحقول لتمكين التطبيق الموجه لمبيدات الأعشاب. هذا يقلل من كمية مبيدات الأعشاب المستخدمة ويقلل من التأثير البيئي.
• حصاد الفاكهة والخضروات: تحديد وتجزئة الفواكه والخضروات الناضجة لتمكين الحصاد الآلي.

تحليل صور الأقمار الصناعية

في الاستشعار عن بعد، يمكن استخدام تجزئة الكائنات من أجل:

• تصنيف الغطاء الأرضي: تصنيف أنواع مختلفة من الغطاء الأرضي (مثل الغابات والمسطحات المائية والمناطق الحضرية) عن طريق تجزئة صور الأقمار الصناعية. هذا مهم للمراقبة البيئية والتخطيط الحضري وإدارة الموارد.
• مراقبة إزالة الغابات: اكتشاف ومراقبة إزالة الغابات عن طريق تجزئة صور الأقمار الصناعية لتحديد المناطق التي تم فيها إزالة الغابات.
• تقييم الكوارث: تقييم الأضرار الناجمة عن الكوارث الطبيعية (مثل الفيضانات والزلازل) عن طريق تجزئة صور الأقمار الصناعية لتحديد المناطق المتضررة.

تحرير الصور ومعالجتها

تسمح تجزئة الكائنات بالتحرير الدقيق:

• إزالة الخلفية: تحديد وإزالة خلفية الصورة بدقة.
• استبدال الكائن: استبدال كائن في صورة بكائن آخر.
• نقل النمط: تطبيق نمط صورة على صورة أخرى مع الحفاظ على محتوى الصورة الأصلية.

التحديات في تجزئة الكائنات

على الرغم من التقدم الكبير الذي تم إحرازه في تجزئة الكائنات، لا تزال هناك العديد من التحديات:

• الانسداد (Occlusion): قد يكون من الصعب تجزئة الكائنات المخفية جزئيًا أو المحجوبة بواسطة كائنات أخرى بدقة.
• الاختلافات في ظروف الإضاءة والطقس: يمكن أن تؤثر التغييرات في ظروف الإضاءة والطقس بشكل كبير على مظهر الكائنات، مما يجعل من الصعب تجزئتها باستمرار.
• التباين داخل الفئة: يمكن أن يكون للكائنات داخل نفس الفئة اختلافات كبيرة في الشكل والحجم والمظهر، مما يجعل من الصعب تطوير نماذج يمكنها التعميم بشكل جيد عبر جميع النسخ. فكر في مجموعة سلالات الكلاب؛ قد يكون لكل منها ميزات فريدة، ولكن يجب تحديدها جميعًا بشكل صحيح على أنها "كلب".
• التكلفة الحسابية: يمكن أن تكون نماذج التجزئة القائمة على التعلم العميق مكلفة حسابيًا للتدريب والتشغيل، وتتطلب موارد أجهزة كبيرة.
• الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات المصنفة: تتطلب نماذج التعلم العميق عادةً كميات كبيرة من البيانات المصنفة لتحقيق أداء جيد. يمكن أن يكون إنشاء مجموعات بيانات كبيرة وشرحها مستهلكًا للوقت ومكلفًا.

الاتجاهات المستقبلية في تجزئة الكائنات

يتطور مجال تجزئة الكائنات باستمرار، مع ظهور تقنيات وتطبيقات جديدة طوال الوقت. تشمل بعض الاتجاهات المستقبلية الرئيسية ما يلي:

• التجزئة شبه الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف: تطوير طرق يمكنها تعلم تجزئة الكائنات من بيانات مصنفة محدودة أو معدومة. سيؤدي ذلك إلى تقليل التكلفة والجهد المطلوبين لتدريب نماذج التجزئة بشكل كبير.
• التجزئة ثلاثية الأبعاد: توسيع تقنيات التجزئة لتشمل البيانات ثلاثية الأبعاد، مثل سحابات النقاط والصور الحجمية. سيمكن هذا من تطبيقات مثل فهم المشهد ثلاثي الأبعاد، والتصوير الطبي ثلاثي الأبعاد، والروبوتات ثلاثية الأبعاد.
• التجزئة في الوقت الفعلي: تطوير نماذج تجزئة يمكن تشغيلها في الوقت الفعلي على الأجهزة المدمجة، مما يتيح تطبيقات مثل القيادة الذاتية والروبوتات والواقع المعزز.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) للتجزئة: تطوير طرق يمكنها شرح القرارات التي تتخذها نماذج التجزئة، مما يجعلها أكثر شفافية وموثوقية. هذا مهم بشكل خاص في تطبيقات مثل التصوير الطبي والقيادة الذاتية، حيث من الضروري فهم سبب قيام النموذج بتنبؤ معين.
• النماذج التوليدية للتجزئة: استخدام النماذج التوليدية، مثل الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، لتوليد بيانات تجزئة اصطناعية. يمكن استخدام هذا لزيادة مجموعات البيانات الحالية أو لإنشاء مجموعات بيانات جديدة تمامًا لمهام تجزئة محددة.

الخاتمة

تجزئة الكائنات هي تقنية قوية ومتعددة الاستخدامات تعمل على تغيير مجموعة واسعة من الصناعات. مع استمرار تطور هذا المجال، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطبيقات المبتكرة لتجزئة الكائنات في المستقبل. من تحسين التشخيص الطبي إلى تمكين سيارات ذاتية القيادة أكثر أمانًا وممارسات زراعية أكثر كفاءة، تستعد تجزئة الكائنات للعب دور مهم في تشكيل مستقبل التكنولوجيا.

يقدم هذا الدليل نظرة عامة شاملة على تجزئة الكائنات، ويغطي أساسياتها وتقنياتها وتطبيقاتها وتحدياتها واتجاهاتها المستقبلية. من خلال فهم المفاهيم المقدمة هنا، يمكنك اكتساب رؤى قيمة في هذا المجال المثير واستكشاف إمكاناته لحل مشاكل العالم الحقيقي.

لمزيد من التعلم:

• أوراق بحثية على arXiv (ابحث عن "object segmentation" أو "image segmentation")
• دورات عبر الإنترنت على Coursera و edX و Udacity
• مكتبات الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر مثل OpenCV و TensorFlow