Počítačové vidění: Hloubkový pohled na segmentaci objektů

Počítačové vidění, obor umělé inteligence, umožňuje strojům "vidět" a interpretovat obrazy podobně jako lidé. Ve svém jádru se algoritmy počítačového vidění snaží porozumět vizuálním datům a získat z nich smysluplné informace. Jedním ze základních úkolů v rámci počítačového vidění je segmentace objektů, proces, který přesahuje pouhou identifikaci objektů v obraze; zahrnuje přesné vymezení hranic každého objektu, pixel po pixelu.

Co je segmentace objektů?

Segmentace objektů, známá také jako segmentace obrazu, je proces rozdělení digitálního obrazu na více segmentů (množin pixelů). Konkrétněji řečeno, segmentace objektů přiřazuje každému pixelu v obraze štítek tak, aby pixely se stejným štítkem sdílely určité charakteristiky. Těmito charakteristikami mohou být barva, intenzita, textura nebo poloha. Cílem je zjednodušit a/nebo změnit reprezentaci obrazu na něco, co je smysluplnější a snazší pro analýzu.

Na rozdíl od detekce objektů, která pouze identifikuje přítomnost a umístění objektů (často pomocí ohraničujících rámečků), poskytuje segmentace objektů mnohem podrobnější porozumění obrazu. Umožňuje jemnou analýzu a aplikace, které vyžadují přesné hranice objektů, jako například:

• Lékařské zobrazování: Identifikace a segmentace nádorů, orgánů a dalších anatomických struktur.
• Autonomní řízení: Vymezení silnic, vozidel, chodců a dalších objektů v okolí.
• Robotika: Umožnění robotům interagovat s objekty v jejich prostředí s větší přesností.
• Analýza satelitních snímků: Identifikace a klasifikace různých typů krajinného pokryvu (např. lesy, vodní plochy, městské oblasti).
• Úprava a manipulace s obrázky: Přesný výběr a úprava konkrétních objektů v obrázku.

Typy segmentace objektů

Existují především dva hlavní typy segmentace objektů:

Sémantická segmentace

Sémantická segmentace klasifikuje každý pixel v obraze do určité kategorie nebo třídy. Odpovídá na otázku: "Jakého typu objektu je každý pixel součástí?" Při sémantické segmentaci jsou všechny pixely patřící do stejné třídy objektů označeny stejným štítkem, bez ohledu na to, zda se jedná o instance stejného objektu. Například ve scéně s více auty by všechny pixely aut byly označeny jako "auto". Algoritmus rozumí tomu, co je v obraze na úrovni pixelů.

Příklad: Ve scénáři autonomního vozidla by sémantická segmentace identifikovala všechny pixely patřící silnici, chodníkům, autům, chodcům a dopravním značkám. Klíčovým bodem je, že nerozlišuje mezi *různými* auty – všechna jsou jednoduše "auto".

Instanční segmentace

Instanční segmentace posouvá sémantickou segmentaci o krok dále tím, že nejen klasifikuje každý pixel, ale také rozlišuje mezi jednotlivými instancemi stejné třídy objektů. Odpovídá na otázku: "Ke které konkrétní instanci objektu patří každý pixel?" V podstatě kombinuje detekci objektů (identifikace jednotlivých objektů) se sémantickou segmentací (klasifikace pixelů). Každý identifikovaný objekt obdrží jedinečné ID. Instanční segmentace je užitečná, když potřebujete počítat objekty nebo je od sebe rozlišovat.

Příklad: Ve stejném scénáři autonomního vozidla by instanční segmentace nejen identifikovala všechny pixely patřící autům, ale také by rozlišila mezi každým jednotlivým autem. Každému autu by bylo přiděleno jedinečné ID, což by systému umožnilo sledovat a chápat pohyby jednotlivých vozidel.

Techniky pro segmentaci objektů

V průběhu let byly pro segmentaci objektů vyvinuty různé techniky. Ty lze obecně rozdělit na:

• Tradiční techniky zpracování obrazu: Tyto metody se často spoléhají na ručně vytvářené příznaky a algoritmy.
• Techniky založené na hlubokém učení: Tyto metody využívají sílu neuronových sítí k učení složitých vzorů z dat.

Tradiční techniky zpracování obrazu

Tyto techniky, ačkoliv starší, jsou v určitých scénářích stále cenné díky své jednoduchosti a výpočetní efektivitě.

• Prahování: Toto je nejjednodušší metoda segmentace. Zahrnuje rozdělení obrazu na základě hodnot intenzity pixelů. Pixely nad určitým prahem jsou přiřazeny jedné třídě, zatímco pixely pod prahem jsou přiřazeny jiné. Globální prahování používá jeden práh pro celý obraz, zatímco adaptivní prahování upravuje práh na základě lokálních charakteristik obrazu.
• Segmentace založená na hranách: Tento přístup se spoléhá na detekci hran nebo hranic mezi různými oblastmi v obraze. Algoritmy pro detekci hran (např. Sobel, Canny) se používají k identifikaci pixelů, kde dochází k významným změnám intenzity. Detekované hrany jsou poté spojeny do uzavřených hranic, které definují segmenty.
• Segmentace založená na oblastech: Tato metoda seskupuje pixely s podobnými charakteristikami do oblastí. Růst oblastí začíná se semenným pixelem a iterativně přidává sousední pixely, které splňují určitá kritéria (např. podobnost barvy nebo intenzity). Dělení a slučování oblastí začíná s celým obrazem jako jednou oblastí a iterativně jej dělí na menší oblasti, dokud nejsou splněna určitá kritéria.
• Segmentace založená na shlukování: Algoritmy jako K-means shlukování mohou být použity k seskupení pixelů na základě jejich příznaků (např. barva, textura) do shluků. Každý shluk představuje odlišný segment v obraze.

Techniky založené na hlubokém učení

Hluboké učení způsobilo revoluci v segmentaci objektů a umožnilo významné zlepšení přesnosti a výkonu. Modely hlubokého učení se mohou automaticky učit složité příznaky z dat, čímž eliminují potřebu ručně vytvářených příznaků. Tyto techniky jsou nyní dominantním přístupem pro segmentaci objektů v mnoha aplikacích.

• Plně konvoluční sítě (FCN): FCN jsou typem neuronové sítě, která je speciálně navržena pro predikci na úrovni pixelů. Nahrazují plně propojené vrstvy v tradičních konvolučních neuronových sítích (CNN) konvolučními vrstvami, což jim umožňuje zpracovávat obrazy libovolných velikostí a produkovat segmentační mapy jako výstup. FCN jsou základem pro mnoho dalších modelů segmentace založených на hlubokém učení.
• U-Net: U-Net je populární architektura založená na FCN, která je široce používána v segmentaci lékařských obrazů. Má architekturu ve tvaru písmene U, skládající se z kódovací cesty (downsampling) a dekódovací cesty (upsampling). Kódovací cesta zachycuje kontextové informace, zatímco dekódovací cesta obnovuje prostorové rozlišení. Přeskoková spojení mezi kódovací a dekódovací cestou pomáhají zachovat jemné detaily.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN je výkonný model pro instanční segmentaci. Rozšiřuje Faster R-CNN, populární model pro detekci objektů, přidáním větve, která předpovídá segmentační masku pro každý detekovaný objekt. Mask R-CNN dokáže současně detekovat objekty a segmentovat je na úrovni pixelů.
• DeepLab: DeepLab je série modelů sémantické segmentace, které používají atrouzní konvoluce (také známé jako dilatované konvoluce) k zachycení víceurovňových kontextových informací. Atrouzní konvoluce umožňují síti mít větší receptivní pole bez zvyšování počtu parametrů. Modely DeepLab také používají atrouzní prostorové pyramidové sdružování (ASPP) k agregaci příznaků na různých škálách.
• Transformery pro segmentaci: V poslední době se architektury transformerů, které byly velmi úspěšné v zpracování přirozeného jazyka, přizpůsobují pro úlohy počítačového vidění, včetně segmentace objektů. Transformery dokáží zachytit závislosti na velké vzdálenosti v obrazech, což může být pro segmentační úlohy přínosné. Příklady zahrnují SegFormer a Swin Transformer.

Aplikace segmentace objektů

Segmentace objektů má širokou škálu aplikací v různých odvětvích a ovlivňuje vše od zdravotnictví po zemědělství.

Lékařské zobrazování

V lékařském zobrazování hraje segmentace objektů klíčovou roli v:

• Detekce a segmentace nádorů: Přesné vymezení hranic nádorů v lékařských obrazech (např. MRI, CT skeny) pro pomoc při diagnostice, plánování léčby a monitorování. Například segmentace mozkových nádorů pro vedení chirurgické resekce nebo radioterapie.
• Segmentace orgánů: Identifikace a segmentace orgánů (např. srdce, játra, plíce) pro analýzu jejich struktury a funkce. To lze použít k posouzení zdraví orgánů, detekci abnormalit a plánování chirurgických zákroků.
• Segmentace buněk: Segmentace jednotlivých buněk v mikroskopických obrazech pro studium morfologie buněk, počítání buněk a analýzu chování buněk. To je důležité pro objevování léků, diagnostiku nemocí a základní biologický výzkum.

Autonomní řízení

Pro samořídící automobily je segmentace objektů nezbytná pro:

• Segmentace silnice: Identifikace sjízdné oblasti silnice pro umožnění bezpečné navigace.
• Detekce a segmentace vozidel: Detekce a segmentace ostatních vozidel na silnici k zamezení kolizí.
• Detekce a segmentace chodců: Detekce a segmentace chodců pro zajištění jejich bezpečnosti.
• Rozpoznávání dopravních značek a semaforů: Identifikace a segmentace dopravních značek a semaforů pro dodržování dopravních předpisů.

Robotika

Segmentace objektů umožňuje robotům:

• Rozpoznávání a manipulace s objekty: Identifikace a segmentace objektů v prostředí robota, aby je mohl uchopit a manipulovat s nimi. To je důležité pro úkoly jako je sběr a umisťování objektů, montáž produktů a provádění chirurgických zákroků.
• Porozumění scéně: Porozumění rozložení a struktuře prostředí robota, aby mohl efektivněji navigovat a interagovat se světem.
• Detekce vad ve výrobě: Identifikace a segmentace vad na vyrobených produktech pro zlepšení kontroly kvality.

Zemědělství

Segmentace objektů se v zemědělství používá pro:

• Monitorování plodin: Sledování zdraví a růstu plodin segmentací snímků polí pořízených drony nebo satelity. To lze použít k detekci nemocí, škůdců a nedostatku živin.
• Detekce plevele: Identifikace a segmentace plevele na polích pro umožnění cílené aplikace herbicidů. Tím se snižuje množství použitých herbicidů a minimalizuje dopad na životní prostředí.
• Sklizeň ovoce a zeleniny: Identifikace a segmentace zralého ovoce a zeleniny pro umožnění automatizované sklizně.

Analýza satelitních snímků

V dálkovém průzkumu Země lze segmentaci objektů použít pro:

• Klasifikace krajinného pokryvu: Klasifikace různých typů krajinného pokryvu (např. lesy, vodní plochy, městské oblasti) segmentací satelitních snímků. To je důležité pro monitorování životního prostředí, územní plánování a správu zdrojů.
• Monitorování odlesňování: Detekce a monitorování odlesňování segmentací satelitních snímků pro identifikaci oblastí, kde byly lesy vykáceny.
• Hodnocení katastrof: Hodnocení škod způsobených přírodními katastrofami (např. povodně, zemětřesení) segmentací satelitních snímků pro identifikaci postižených oblastí.

Úprava a manipulace s obrázky

Segmentace objektů umožňuje přesné úpravy:

• Odstranění pozadí: Přesný výběr a odstranění pozadí obrázku.
• Nahrazení objektu: Nahrazení jednoho objektu v obrázku jiným objektem.
• Přenos stylu: Aplikace stylu jednoho obrázku na jiný obrázek při zachování obsahu původního obrázku.

Výzvy v segmentaci objektů

Navzdory významnému pokroku v segmentaci objektů zůstává několik výzev:

• Okluze (překrytí): Objekty, které jsou částečně skryté nebo překryté jinými objekty, může být obtížné přesně segmentovat.
• Změny v osvětlení a povětrnostních podmínkách: Změny v osvětlení a povětrnostních podmínkách mohou významně ovlivnit vzhled objektů, což ztěžuje jejich konzistentní segmentaci.
• Variabilita v rámci třídy: Objekty v rámci stejné třídy mohou mít významné variace ve tvaru, velikosti a vzhledu, což ztěžuje vývoj modelů, které by se dobře generalizovaly na všechny instance. Zvažte rozsah plemen psů; každý může mít jedinečné rysy, ale všechny musí být správně identifikovány jako "pes".
• Výpočetní náročnost: Modely segmentace založené na hlubokém učení mohou být výpočetně náročné na trénování a spouštění, což vyžaduje značné hardwarové zdroje.
• Potřeba velkého množství označených dat: Modely hlubokého učení obvykle vyžadují velké množství označených dat k dosažení dobrého výkonu. Vytváření a anotace velkých datových sad může být časově i finančně náročné.

Budoucí trendy v segmentaci objektů

Oblast segmentace objektů se neustále vyvíjí a neustále se objevují nové techniky a aplikace. Mezi klíčové budoucí trendy patří:

• Slabě dozorovaná a nedozorovaná segmentace: Vývoj metod, které se dokáží naučit segmentovat objekty z omezených nebo žádných označených dat. To by výrazně snížilo náklady a úsilí potřebné k trénování segmentačních modelů.
• 3D segmentace: Rozšíření segmentačních technik na 3D data, jako jsou mračna bodů a volumetrické obrazy. To by umožnilo aplikace jako 3D porozumění scéně, 3D lékařské zobrazování a 3D robotiku.
• Segmentace v reálném čase: Vývoj segmentačních modelů, které mohou běžet v reálném čase na vestavěných zařízeních, což umožňuje aplikace jako autonomní řízení, robotiku a rozšířenou realitu.
• Vysvětlitelná UI (XAI) pro segmentaci: Vývoj metod, které dokáží vysvětlit rozhodnutí učiněná segmentačními modely, čímž se stanou transparentnějšími a důvěryhodnějšími. To je zvláště důležité v aplikacích jako je lékařské zobrazování a autonomní řízení, kde je klíčové pochopit, proč model učinil konkrétní predikci.
• Generativní modely pro segmentaci: Použití generativních modelů, jako jsou generativní adversariální sítě (GAN), k generování syntetických segmentačních dat. To lze použít k rozšíření stávajících datových sad nebo k vytvoření zcela nových datových sad pro specifické segmentační úkoly.

Závěr

Segmentace objektů je výkonná a všestranná technika, která transformuje širokou škálu průmyslových odvětví. Jak se obor neustále vyvíjí, můžeme v budoucnu očekávat ještě inovativnější aplikace segmentace objektů. Od zlepšování lékařských diagnóz po umožnění bezpečnějších samořídících automobilů a efektivnějších zemědělských postupů je segmentace objektů připravena hrát významnou roli při formování budoucnosti technologie.

Tento průvodce poskytuje komplexní přehled segmentace objektů, pokrývající její základy, techniky, aplikace, výzvy a budoucí trendy. Porozuměním zde prezentovaným konceptům můžete získat cenné vhledy do tohoto vzrušujícího oboru a prozkoumat jeho potenciál pro řešení reálných problémů.

Další zdroje pro učení:

• Výzkumné články na arXiv (hledejte "object segmentation" nebo "image segmentation")
• Online kurzy na Coursera, edX a Udacity
• Open-source knihovny počítačového vidění jako OpenCV a TensorFlow