Arvutinägemine: Süvaülevaade objektide segmenteerimisest

Arvutinägemine, tehisintellekti valdkond, annab masinatele võime "näha" ja tõlgendada pilte sarnaselt inimestele. Oma olemuselt püüavad arvutinägemise algoritmid visuaalsetest andmetest aru saada ja neist tähenduslikke teadmisi tuletada. Üks arvutinägemise põhiülesandeid on objektide segmenteerimine – protsess, mis läheb kaugemale lihtsalt objektide tuvastamisest pildil; see hõlmab iga objekti piiride täpset määratlemist, piksel piksli haaval.

Mis on objektide segmenteerimine?

Objektide segmenteerimine, tuntud ka kui pildi segmenteerimine, on digitaalse pildi jaotamine mitmeks segmendiks (pikslite kogumiks). Täpsemalt öeldes määrab objektide segmenteerimine igale pildil olevale pikslile sildi nii, et sama sildiga pikslitel on teatud ühised omadused. Nendeks omadusteks võivad olla värv, intensiivsus, tekstuur või asukoht. Eesmärk on lihtsustada ja/või muuta pildi esitust millekski tähenduslikumaks ja kergemini analüüsitavaks.

Erinevalt objektide tuvastamisest, mis tuvastab ainult objektide olemasolu ja asukoha (sageli piirdekastidega), pakub objektide segmenteerimine pildist palju detailsemat arusaama. See võimaldab peeneteralist analüüsi, mis on vajalik rakendustes, kus nõutakse täpseid objektipiire, näiteks:

• Meditsiiniline pilditöötlus: Kasvajate, organite ja muude anatoomiliste struktuuride tuvastamine ja segmenteerimine.
• Autonoomne sõit: Teede, sõidukite, jalakäijate ja muude keskkonnas olevate objektide piiritlemine.
• Robootika: Robotitele suurema täpsusega oma keskkonnas olevate objektidega suhtlemise võimaldamine.
• Satelliidipiltide analüüs: Erinevate maakattetüüpide (nt metsad, veekogud, linnapiirkonnad) tuvastamine ja klassifitseerimine.
• Pilditöötlus ja manipuleerimine: Konkreetsete objektide täpne valimine ja muutmine pildil.

Objektide segmenteerimise tüübid

Objektide segmenteerimisel on peamiselt kaks peamist tüüpi:

Semantiline segmenteerimine

Semantiline segmenteerimine klassifitseerib iga piksli pildil kindlasse kategooriasse või klassi. See vastab küsimusele: "Millist tüüpi objekti osa iga piksel on?" Semantilise segmenteerimise puhul määratakse kõigile sama objektiklassi kuuluvatele pikslitele sama silt, olenemata sellest, kas tegemist on sama objekti erinevate instantsidega. Näiteks mitme autoga stseenis märgistatakse kõik autopikslid sildiga "auto". Algoritm mõistab piksli tasemel, mis pildil on.

Näide: Isesõitva auto stsenaariumi korral tuvastaks semantiline segmenteerimine kõik pikslid, mis kuuluvad teele, kõnniteedele, autodele, jalakäijatele ja liiklusmärkidele. Oluline on see, et see ei tee vahet *erinevatel* autodel – need kõik on lihtsalt "auto".

Instantside segmenteerimine

Instantside segmenteerimine viib semantilise segmenteerimise sammu võrra edasi, mitte ainult klassifitseerides iga piksli, vaid eristades ka sama objektiklassi üksikuid instantse. See vastab küsimusele: "Millisele konkreetsele objekti instantsile iga piksel kuulub?" Sisuliselt ühendab see objektide tuvastamise (üksikute objektide tuvastamine) semantilise segmenteerimisega (pikslite klassifitseerimine). Iga tuvastatud objekt saab unikaalse ID. Instantside segmenteerimine on kasulik, kui on vaja objekte loendada või neid üksteisest eristada.

Näide: Samas isesõitva auto stsenaariumis ei tuvastaks instantside segmenteerimine mitte ainult kõiki autodele kuuluvaid piksleid, vaid eristaks ka iga üksikut autot. Igale autole määrataks unikaalne ID, mis võimaldab süsteemil jälgida ja mõista üksikute sõidukite liikumist.

Objektide segmenteerimise tehnikad

Aastate jooksul on objektide segmenteerimiseks välja töötatud erinevaid tehnikaid. Need võib laias laastus liigitada:

• Traditsioonilised pilditöötlustehnikad: Need meetodid tuginevad sageli käsitsi loodud tunnustele ja algoritmidele.
• Süvaõppel põhinevad tehnikad: Need meetodid kasutavad närvivõrkude võimsust, et õppida andmetest keerulisi mustreid.

Traditsioonilised pilditöötlustehnikad

Kuigi need tehnikad on vanemad, on need teatud stsenaariumides oma lihtsuse ja arvutusliku tõhususe tõttu endiselt väärtuslikud.

• Läveldamine (Thresholding): See on kõige lihtsam segmenteerimismeetod. See hõlmab pildi jaotamist pikslite intensiivsuse väärtuste alusel. Pixels above a certain threshold are assigned to one class, while pixels below the threshold are assigned to another. Globaalne läveldamine kasutab kogu pildi jaoks ühte läve, samas kui adaptiivne läveldamine kohandab läve vastavalt pildi lokaalsetele omadustele.
• Servapõhine segmenteerimine: See lähenemine tugineb pildi erinevate piirkondade vaheliste servade või piiride tuvastamisele. Servatuvastusalgoritme (nt Sobel, Canny) kasutatakse pikslite tuvastamiseks, kus esinevad olulised muutused intensiivsuses. Tuvastatud servad ühendatakse seejärel omavahel, et moodustada suletud piirjooned, mis määratlevad segmendid.
• Piirkonnapõhine segmenteerimine: See meetod grupeerib sarnaste omadustega pikslid piirkondadeks. Piirkonna kasvatamine (region growing) algab algus-piksliga ja lisab iteratiivselt naaberpiksleid, mis vastavad teatud kriteeriumidele (nt sarnasus värvi või intensiivsuse poolest). Piirkonna jagamine ja ühendamine (region splitting and merging) algab kogu pildiga kui ühe piirkonnaga ja jagab seda iteratiivselt väiksemateks piirkondadeks, kuni teatud kriteeriumid on täidetud.
• Klastripõhine segmenteerimine: Algoritme nagu K-keskmiste klasterdamine (K-means clustering) saab kasutada pikslite grupeerimiseks nende tunnuste (nt värv, tekstuur) alusel klastritesse. Iga klaster esindab pildil eraldiseisvat segmenti.

Süvaõppel põhinevad tehnikad

Süvaõpe on objektide segmenteerimises revolutsiooni teinud, võimaldades olulisi parandusi täpsuses ja jõudluses. Süvaõppe mudelid suudavad automaatselt õppida andmetest keerulisi tunnuseid, kaotades vajaduse käsitsi loodud tunnuste järele. Need tehnikad on nüüd paljudes rakendustes objektide segmenteerimisel domineeriv lähenemine.

• Täielikult konvolutsioonilised võrgud (FCN): FCN-id on teatud tüüpi närvivõrgud, mis on spetsiaalselt loodud pikslipõhiseks ennustamiseks. Nad asendavad traditsioonilistes konvolutsioonilistes närvivõrkudes (CNN) olevad täielikult ühendatud kihid konvolutsioonikihtidega, mis võimaldab neil töödelda suvalise suurusega pilte ja väljastada segmenteerimiskaarte. FCN-id on paljude teiste süvaõppel põhinevate segmenteerimismudelite aluseks.
• U-Net: U-Net on populaarne FCN-põhine arhitektuur, mida kasutatakse laialdaselt meditsiiniliste piltide segmenteerimisel. Sellel on U-kujuline arhitektuur, mis koosneb kodeerimisrajast (alladiskreetimine) ja dekodeerimisrajast (ülesdiskreetimine). Kodeerimisrada kogub kontekstuaalset teavet, samas kui dekodeerimisrada taastab ruumilise eraldusvõime. Otseühendused (skip connections) kodeerimis- ja dekodeerimisradade vahel aitavad säilitada peeneid detaile.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN on võimas mudel instantside segmenteerimiseks. See laiendab populaarset objektituvastusmudelit Faster R-CNN, lisades haru, mis ennustab igale tuvastatud objektile segmenteerimismaski. Mask R-CNN suudab samaaegselt objekte tuvastada ja neid pikslitasemel segmenteerida.
• DeepLab: DeepLab on semantilise segmenteerimise mudelite seeria, mis kasutab atrous-konvolutsioone (tuntud ka kui laiendatud konvolutsioonid), et koguda mitmeskaalalist kontekstuaalset teavet. Atrous-konvolutsioonid võimaldavad võrgul omada suuremat vastuvõtuvälja ilma parameetrite arvu suurendamata. DeepLab mudelid kasutavad ka atrous-ruumilise püramiidi koondamist (ASPP), et koondada tunnuseid erinevatel skaaladel.
• Transformerid segmenteerimiseks: Hiljuti on transformer-arhitektuure, mis on olnud väga edukad loomuliku keele töötluses, kohandatud arvutinägemise ülesannete jaoks, sealhulgas objektide segmenteerimiseks. Transformerid suudavad tabada piltides pikamaa sõltuvusi, mis võib olla segmenteerimisülesannete jaoks kasulik. Näideteks on SegFormer ja Swin Transformer.

Objektide segmenteerimise rakendused

Objektide segmenteerimisel on lai valik rakendusi erinevates tööstusharudes, mõjutades kõike alates tervishoiust kuni põllumajanduseni.

Meditsiiniline pilditöötlus

Meditsiinilises pilditöötluses mängib objektide segmenteerimine olulist rolli:

• Kasvajate tuvastamine ja segmenteerimine: Kasvajate piiride täpne määratlemine meditsiinilistel piltidel (nt MRT, KT skaneeringud), et aidata diagnoosimisel, ravi planeerimisel ja jälgimisel. Näiteks ajukasvajate segmenteerimine kirurgilise resektsiooni või kiiritusravi suunamiseks.
• Organite segmenteerimine: Organite (nt süda, maks, kopsud) tuvastamine ja segmenteerimine nende struktuuri ja funktsiooni analüüsimiseks. Seda saab kasutada organite tervise hindamiseks, anomaaliate tuvastamiseks ja kirurgiliste protseduuride planeerimiseks.
• Rakkude segmenteerimine: Üksikute rakkude segmenteerimine mikroskoopilistel piltidel, et uurida rakkude morfoloogiat, loendada rakke ja analüüsida rakkude käitumist. See on oluline ravimiarenduses, haiguste diagnoosimisel ja fundamentaalsetes bioloogilistes uuringutes.

Autonoomne sõit

Isesõitvate autode jaoks on objektide segmenteerimine hädavajalik:

• Tee segmenteerimine: Sõidetava teeala tuvastamine ohutu navigeerimise võimaldamiseks.
• Sõidukite tuvastamine ja segmenteerimine: Teiste teel olevate sõidukite tuvastamine ja segmenteerimine kokkupõrgete vältimiseks.
• Jalakäijate tuvastamine ja segmenteerimine: Jalakäijate tuvastamine ja segmenteerimine nende ohutuse tagamiseks.
• Liiklusmärkide ja valgusfooride tuvastamine: Liiklusmärkide ja valgusfooride tuvastamine ja segmenteerimine liikluseeskirjade järgimiseks.

Robootika

Objektide segmenteerimine annab robotitele võimekuse:

• Objektide tuvastamine ja manipuleerimine: Objektide tuvastamine ja segmenteerimine roboti keskkonnas, et võimaldada tal neid haarata ja nendega manipuleerida. See on oluline ülesannete jaoks nagu objektide korjamine ja paigutamine, toodete kokkupanek ja operatsioonide teostamine.
• Stseeni mõistmine: Roboti keskkonna paigutuse ja struktuuri mõistmine, et võimaldada tal tõhusamalt navigeerida ja maailmaga suhelda.
• Defektide tuvastamine tootmises: Defektide tuvastamine ja segmenteerimine valmistoodetes kvaliteedikontrolli parandamiseks.

Põllumajandus

Põllumajanduses kasutatakse objektide segmenteerimist:

• Põllukultuuride seire: Põllukultuuride tervise ja kasvu jälgimine, segmenteerides droonide või satelliitidega tehtud põllupilte. Seda saab kasutada haiguste, kahjurite ja toitainete puuduse tuvastamiseks.
• Umbrohutõrje: Umbrohu tuvastamine ja segmenteerimine põldudel, et võimaldada sihipärast herbitsiidide kasutamist. See vähendab kasutatava herbitsiidi kogust ja minimeerib keskkonnamõju.
• Puuviljade ja köögiviljade korjamine: Küpsete puu- ja köögiviljade tuvastamine ja segmenteerimine automatiseeritud korjamise võimaldamiseks.

Satelliidipiltide analüüs

Kaugseires saab objektide segmenteerimist kasutada:

• Maakatte klassifitseerimine: Erinevate maakattetüüpide (nt metsad, veekogud, linnapiirkonnad) klassifitseerimine satelliidipiltide segmenteerimise teel. See on oluline keskkonnaseire, linnaplaneerimise ja ressursside haldamise jaoks.
• Metsaraiete seire: Metsaraie tuvastamine ja jälgimine, segmenteerides satelliidipilte, et tuvastada alasid, kus metsad on maha raiutud.
• Katastroofide kahjude hindamine: Loodusõnnetuste (nt üleujutused, maavärinad) tekitatud kahjude hindamine, segmenteerides satelliidipilte, et tuvastada kahjustatud piirkondi.

Pilditöötlus ja manipuleerimine

Objektide segmenteerimine võimaldab täpset redigeerimist:

• Tausta eemaldamine: Pildi tausta täpne valimine ja eemaldamine.
• Objekti asendamine: Ühe objekti asendamine pildil teise objektiga.
• Stiili ülekandmine: Ühe pildi stiili rakendamine teisele pildile, säilitades samal ajal algse pildi sisu.

Väljakutsed objektide segmenteerimisel

Vaatamata objektide segmenteerimisel tehtud märkimisväärsetele edusammudele, on endiselt mitmeid väljakutseid:

• Varjestus (Occlusion): Objekte, mis on osaliselt peidetud või teiste objektide poolt varjatud, võib olla raske täpselt segmenteerida.
• Valgus- ja ilmastikutingimuste varieeruvus: Muutused valgus- ja ilmastikutingimustes võivad oluliselt mõjutada objektide välimust, muutes nende järjepideva segmenteerimise keeruliseks.
• Klassisisene varieeruvus: Sama klassi objektidel võib olla olulisi erinevusi kuju, suuruse ja välimuse osas, mis muudab raskeks arendada mudeleid, mis suudavad hästi üldistada kõikidele instantsidele. Mõelge näiteks koeratõugude mitmekesisusele; igal tõul võivad olla unikaalsed omadused, kuid kõik tuleb õigesti tuvastada kui "koer".
• Arvutuskulu: Süvaõppel põhinevate segmenteerimismudelite treenimine ja käitamine võib olla arvutuslikult kulukas, nõudes märkimisväärseid riistvaralisi ressursse.
• Vajadus suurte märgistatud andmehulkade järele: Süvaõppe mudelid vajavad hea jõudluse saavutamiseks tavaliselt suuri märgistatud andmehulki. Suurte andmestike loomine ja annoteerimine võib olla aeganõudev ja kulukas.

Tulevikutrendid objektide segmenteerimisel

Objektide segmenteerimise valdkond areneb pidevalt ning kogu aeg tekib uusi tehnikaid ja rakendusi. Mõned peamised tulevikutrendid on järgmised:

• Nõrgalt juhendatud ja juhendamata segmenteerimine: Meetodite arendamine, mis suudavad õppida objekte segmenteerima piiratud või märgistamata andmete põhjal. See vähendaks oluliselt segmenteerimismudelite treenimiseks vajalikke kulusid ja vaeva.
• 3D segmenteerimine: Segmenteerimistehnikate laiendamine 3D andmetele, nagu punktipilved ja mahulised pildid. See võimaldaks rakendusi nagu 3D stseenide mõistmine, 3D meditsiiniline pilditöötlus ja 3D robootika.
• Reaalajas segmenteerimine: Segmenteerimismudelite arendamine, mis suudavad reaalajas töötada manussüsteemides, võimaldades rakendusi nagu autonoomne sõit, robootika ja liitreaalsus.
• Seletatav tehisintellekt (XAI) segmenteerimiseks: Meetodite arendamine, mis suudavad selgitada segmenteerimismudelite tehtud otsuseid, muutes need läbipaistvamaks ja usaldusväärsemaks. See on eriti oluline rakendustes nagu meditsiiniline pilditöötlus ja autonoomne sõit, kus on ülioluline mõista, miks mudel tegi konkreetse ennustuse.
• Generatiivsed mudelid segmenteerimiseks: Generatiivsete mudelite, näiteks generatiivsete vastandvõrkude (GAN), kasutamine sünteetiliste segmenteerimisandmete genereerimiseks. Seda saab kasutada olemasolevate andmestike täiendamiseks või täiesti uute andmestike loomiseks konkreetsete segmenteerimisülesannete jaoks.

Kokkuvõte

Objektide segmenteerimine on võimas ja mitmekülgne tehnika, mis muudab paljusid tööstusharusid. Valdkonna jätkuva arenguga võime tulevikus oodata veelgi uuenduslikumaid objektide segmenteerimise rakendusi. Alates meditsiinidiagnooside parandamisest kuni turvalisemate isesõitvate autode ja tõhusamate põllumajandustavade võimaldamiseni on objektide segmenteerimine valmis mängima olulist rolli tehnoloogia tuleviku kujundamisel.

See juhend annab põhjaliku ülevaate objektide segmenteerimisest, käsitledes selle aluseid, tehnikaid, rakendusi, väljakutseid ja tulevikutrende. Siin esitatud kontseptsioonide mõistmise kaudu saate väärtuslikke teadmisi sellest põnevast valdkonnast ja uurida selle potentsiaali reaalsete probleemide lahendamisel.

Lisalugemist:

• Teadustööd arXiv-is (otsi "object segmentation" või "image segmentation")
• Veebikursused Courseras, edX-is ja Udacitys
• Avatud lähtekoodiga arvutinägemise teegid nagu OpenCV ja TensorFlow