Kompiuterinė rega: išsami objektų segmentavimo analizė

Kompiuterinė rega, dirbtinio intelekto sritis, suteikia mašinoms galią „matyti“ ir interpretuoti vaizdus panašiai kaip žmonės. Iš esmės, kompiuterinės regos algoritmai siekia suprasti ir išgauti prasmingas įžvalgas iš vaizdinių duomenų. Viena iš pagrindinių užduočių kompiuterinėje regoje yra objektų segmentavimas – procesas, kuris ne tik identifikuoja objektus vaizde, bet ir tiksliai apibrėžia kiekvieno objekto ribas, pikselis po pikselio.

Kas yra objektų segmentavimas?

Objektų segmentavimas, dar žinomas kaip vaizdo segmentavimas, yra skaitmeninio vaizdo padalijimo į kelis segmentus (pikselių rinkinius) procesas. Tiksliau, objektų segmentavimas priskiria etiketę kiekvienam vaizdo pikseliui taip, kad pikseliai su ta pačia etikete turėtų tam tikras bendras savybes. Šios savybės gali būti spalva, intensyvumas, tekstūra ar vieta. Tikslas yra supaprastinti ir (arba) pakeisti vaizdo pateikimą į kažką prasmingesnio ir lengviau analizuojamo.

Skirtingai nuo objektų aptikimo, kuris tik identifikuoja objektų buvimą ir vietą (dažnai su apibrėžiančiais rėmeliais), objektų segmentavimas suteikia daug detalesnį vaizdo supratimą. Tai leidžia atlikti smulkią analizę, kuri įgalina taikymus, reikalaujančius tikslių objektų ribų, pavyzdžiui:

• Medicininis vaizdavimas: Auglių, organų ir kitų anatominių struktūrų nustatymas ir segmentavimas.
• Autonominis vairavimas: Kelių, transporto priemonių, pėsčiųjų ir kitų aplinkos objektų ribų nustatymas.
• Robotika: Leidžia robotams tiksliau sąveikauti su aplinkoje esančiais objektais.
• Palydovinių nuotraukų analizė: Skirtingų žemės dangos tipų (pvz., miškų, vandens telkinių, miestų teritorijų) nustatymas ir klasifikavimas.
• Vaizdų redagavimas ir manipuliavimas: Tikslus konkrečių objektų vaizde pasirinkimas ir keitimas.

Objektų segmentavimo tipai

Iš esmės yra du pagrindiniai objektų segmentavimo tipai:

Semantinis segmentavimas

Semantinis segmentavimas klasifikuoja kiekvieną vaizdo pikselį į konkrečią kategoriją ar klasę. Jis atsako į klausimą: „Kokio tipo objektui priklauso kiekvienas pikselis?“ Semantiniame segmentavime visi pikseliai, priklausantys tai pačiai objektų klasei, yra pažymimi ta pačia etikete, nepriklausomai nuo to, ar jie yra to paties objekto egzemplioriai. Pavyzdžiui, scenoje su keliais automobiliais, visi automobilių pikseliai būtų pažymėti kaip „automobilis“. Algoritmas supranta, kas yra vaizde, pikselių lygmeniu.

Pavyzdys: Autonominio automobilio scenarijuje semantinis segmentavimas identifikuotų visus pikselius, priklausančius keliui, šaligatviams, automobiliams, pėstiesiems ir kelio ženklams. Svarbiausia yra tai, kad jis neskiria *skirtingų* automobilių – jie visi yra tiesiog „automobilis“.

Egzempliorių segmentavimas

Egzempliorių segmentavimas žengia žingsnį toliau už semantinį segmentavimą, ne tik klasifikuodamas kiekvieną pikselį, bet ir atskirdamas atskirus tos pačios objektų klasės egzempliorius. Jis atsako į klausimą: „Kuriam konkrečiam objekto egzemplioriui priklauso kiekvienas pikselis?“ Iš esmės, jis sujungia objektų aptikimą (atskirų objektų identifikavimą) su semantiniu segmentavimu (pikselių klasifikavimu). Kiekvienam identifikuotam objektui priskiriamas unikalus ID. Egzempliorių segmentavimas yra naudingas, kai reikia suskaičiuoti objektus arba juos atskirti.

Pavyzdys: Tame pačiame autonominio automobilio scenarijuje, egzempliorių segmentavimas ne tik identifikuotų visus pikselius, priklausančius automobiliams, bet ir atskirtų kiekvieną atskirą automobilį. Kiekvienam automobiliui būtų priskirtas unikalus ID, leidžiantis sistemai sekti ir suprasti atskirų transporto priemonių judėjimą.

Objektų segmentavimo metodai

Per daugelį metų buvo sukurta įvairių objektų segmentavimo metodų. Juos galima plačiai suskirstyti į:

• Tradiciniai vaizdo apdorojimo metodai: Šie metodai dažnai remiasi rankiniu būdu sukurtais požymiais ir algoritmais.
• Giluminio mokymosi metodai: Šie metodai naudoja neuroninių tinklų galią sudėtingiems dėsningumams iš duomenų išmokti.

Tradiciniai vaizdo apdorojimo metodai

Šie metodai, nors ir senesni, tam tikrose situacijose vis dar yra vertingi dėl savo paprastumo ir skaičiavimo efektyvumo.

• Slenkstinė riba (angl. Thresholding): Tai paprasčiausias segmentavimo metodas. Jis apima vaizdo padalijimą pagal pikselių intensyvumo vertes. Pikseliai, viršijantys tam tikrą slenkstį, priskiriami vienai klasei, o pikseliai žemiau slenksčio – kitai. Globalus slenkstis naudoja vieną slenkstį visam vaizdui, o adaptyvus slenkstis pritaiko slenkstį pagal vietines vaizdo charakteristikas.
• Kraštinėmis paremtas segmentavimas: Šis metodas remiasi kraštų ar ribų tarp skirtingų vaizdo sričių aptikimu. Kraštų aptikimo algoritmai (pvz., Sobel, Canny) naudojami identifikuoti pikselius, kuriuose yra reikšmingų intensyvumo pokyčių. Aptikti kraštai tada sujungiami, kad sudarytų uždaras ribas, kurios apibrėžia segmentus.
• Sritimis paremtas segmentavimas: Šis metodas grupuoja pikselius su panašiomis savybėmis į sritis. Srities auginimas pradedamas nuo pradinio pikselio ir iteraciškai pridedami kaimyniniai pikseliai, atitinkantys tam tikrus kriterijus (pvz., spalvos ar intensyvumo panašumą). Srities skaidymas ir sujungimas pradedamas nuo viso vaizdo kaip vienos srities ir iteraciškai skaidomas į mažesnes sritis, kol pasiekiami tam tikri kriterijai.
• Klastrerizavimu paremtas segmentavimas: Algoritmai, tokie kaip K vidurkių klastrerizavimas, gali būti naudojami grupuoti pikselius pagal jų požymius (pvz., spalvą, tekstūrą) į klasterius. Kiekvienas klasteris atspindi atskirą vaizdo segmentą.

Giluminio mokymosi metodai

Giluminis mokymasis sukėlė revoliuciją objektų segmentavime, leisdamas pasiekti reikšmingų tikslumo ir našumo patobulinimų. Giluminio mokymosi modeliai gali automatiškai išmokti sudėtingus požymius iš duomenų, todėl nereikia rankiniu būdu kurti požymių. Šie metodai dabar yra dominuojantis požiūris į objektų segmentavimą daugelyje taikymų.

• Visiškai konvoliuciniai tinklai (FCN): FCN yra neuroninių tinklų tipas, specialiai sukurtas pikselių lygio prognozavimui. Jie pakeičia visiškai sujungtus sluoksnius tradiciniuose konvoliuciniuose neuroniniuose tinkluose (CNN) konvoliuciniais sluoksniais, leisdami apdoroti bet kokio dydžio vaizdus ir kaip išvestį pateikti segmentavimo žemėlapius. FCN yra daugelio kitų giluminio mokymosi segmentavimo modelių pagrindas.
• U-Net: U-Net yra populiari FCN pagrindu sukurta architektūra, plačiai naudojama medicininių vaizdų segmentavime. Ji turi U formos architektūrą, susidedančią iš koduojančio kelio (angl. downsampling) ir dekoduojančio kelio (angl. upsampling). Koduojantis kelias fiksuoja kontekstinę informaciją, o dekoduojantis kelias atkuria erdvinę raišką. Šuolinės jungtys (angl. skip connections) tarp koduojančio ir dekoduojančio kelių padeda išsaugoti smulkias detales.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN yra galingas egzempliorių segmentavimo modelis. Jis praplečia Faster R-CNN, populiarų objektų aptikimo modelį, pridedant šaką, kuri prognozuoja segmentavimo kaukę kiekvienam aptiktam objektui. Mask R-CNN gali vienu metu aptikti objektus ir juos segmentuoti pikselių lygmeniu.
• DeepLab: DeepLab yra semantinio segmentavimo modelių serija, kuri naudoja išplėstines konvoliucijas (angl. atrous convolutions), kad užfiksuotų daugiamačio mastelio kontekstinę informaciją. Išplėstinės konvoliucijos leidžia tinklui turėti didesnį receptyvinį lauką nedidinant parametrų skaičiaus. DeepLab modeliai taip pat naudoja išplėstinę erdvinę piramidės telkimo operaciją (ASPP), kad sujungtų požymius skirtingais masteliais.
• Transformeriai segmentavimui: Pastaruoju metu transformerių architektūros, kurios buvo labai sėkmingos natūralios kalbos apdorojime, yra pritaikomos kompiuterinės regos užduotims, įskaitant objektų segmentavimą. Transformeriai gali užfiksuoti ilgalaikes priklausomybes vaizduose, o tai gali būti naudinga segmentavimo užduotims. Pavyzdžiai yra SegFormer ir Swin Transformer.

Objektų segmentavimo taikymas

Objektų segmentavimas turi platų taikymo spektrą įvairiose pramonės šakose, paveikdamas viską nuo sveikatos apsaugos iki žemės ūkio.

Medicininis vaizdavimas

Medicininėje vaizdų analizėje objektų segmentavimas atlieka lemiamą vaidmenį:

• Auglių aptikimas ir segmentavimas: Tikslus auglių ribų apibrėžimas medicininiuose vaizduose (pvz., MRT, KT skenavimuose) padeda diagnozuoti, planuoti gydymą ir stebėti. Pavyzdžiui, smegenų auglių segmentavimas padeda planuoti chirurginę rezekciją ar spindulinę terapiją.
• Organų segmentavimas: Organų (pvz., širdies, kepenų, plaučių) identifikavimas ir segmentavimas, siekiant išanalizuoti jų struktūrą ir funkciją. Tai gali būti naudojama organų būklei įvertinti, anomalijoms aptikti ir chirurginėms procedūroms planuoti.
• Ląstelių segmentavimas: Atskirų ląstelių segmentavimas mikroskopiniuose vaizduose, siekiant ištirti ląstelių morfologiją, suskaičiuoti ląsteles ir analizuoti ląstelių elgseną. Tai svarbu vaistų kūrimui, ligų diagnostikai ir fundamentiniams biologiniams tyrimams.

Autonominis vairavimas

Autonominiams automobiliams objektų segmentavimas yra būtinas:

• Kelio segmentavimas: Važiuojamosios kelio dalies nustatymas, siekiant užtikrinti saugią navigaciją.
• Transporto priemonių aptikimas ir segmentavimas: Kitų transporto priemonių kelyje aptikimas ir segmentavimas, siekiant išvengti susidūrimų.
• Pėsčiųjų aptikimas ir segmentavimas: Pėsčiųjų aptikimas ir segmentavimas, siekiant užtikrinti jų saugumą.
• Kelio ženklų ir šviesoforų atpažinimas: Kelio ženklų ir šviesoforų identifikavimas ir segmentavimas, siekiant laikytis eismo taisyklių.

Robotika

Objektų segmentavimas suteikia robotams galimybę:

• Objektų atpažinimas ir manipuliavimas: Objektų roboto aplinkoje identifikavimas ir segmentavimas, leidžiantis jam suimti ir manipuliuoti jais. Tai svarbu tokioms užduotims kaip daiktų paėmimas ir padėjimas, gaminių surinkimas ir chirurginių operacijų atlikimas.
• Scenos supratimas: Roboto aplinkos išdėstymo ir struktūros supratimas, leidžiantis jam efektyviau naršyti ir sąveikauti su pasauliu.
• Defektų aptikimas gamyboje: Defektų pagamintuose produktuose identifikavimas ir segmentavimas, siekiant pagerinti kokybės kontrolę.

Žemės ūkis

Objektų segmentavimas naudojamas žemės ūkyje:

• Pasėlių stebėjimas: Pasėlių sveikatos ir augimo stebėjimas, segmentuojant laukų nuotraukas, padarytas iš dronų ar palydovų. Tai gali būti naudojama ligoms, kenkėjams ir maistinių medžiagų trūkumui aptikti.
• Piktžolių aptikimas: Piktžolių laukuose identifikavimas ir segmentavimas, leidžiantis taikyti herbicidus tikslingai. Tai sumažina naudojamų herbicidų kiekį ir mažina poveikį aplinkai.
• Vaisių ir daržovių derliaus nuėmimas: Prinokusių vaisių ir daržovių identifikavimas ir segmentavimas, leidžiantis automatizuoti derliaus nuėmimą.

Palydovinių nuotraukų analizė

Nuotoliniame stebėjime objektų segmentavimas gali būti naudojamas:

• Žemės dangos klasifikavimas: Skirtingų žemės dangos tipų (pvz., miškų, vandens telkinių, miestų teritorijų) klasifikavimas, segmentuojant palydovines nuotraukas. Tai svarbu aplinkos stebėjimui, miestų planavimui ir išteklių valdymui.
• Miškų naikinimo stebėjimas: Miškų naikinimo aptikimas ir stebėjimas, segmentuojant palydovines nuotraukas, siekiant nustatyti vietas, kur miškai buvo iškirsti.
• Nelaimių vertinimas: Gamtinių nelaimių (pvz., potvynių, žemės drebėjimų) padarytos žalos vertinimas, segmentuojant palydovines nuotraukas, siekiant nustatyti paveiktas teritorijas.

Vaizdų redagavimas ir manipuliavimas

Objektų segmentavimas leidžia tiksliai redaguoti:

• Fono pašalinimas: Tikslus vaizdo fono pasirinkimas ir pašalinimas.
• Objektų pakeitimas: Vieno objekto vaizde pakeitimas kitu objektu.
• Stiliaus perkėlimas: Vieno vaizdo stiliaus pritaikymas kitam vaizdui, išsaugant originalaus vaizdo turinį.

Objektų segmentavimo iššūkiai

Nepaisant didelės pažangos objektų segmentavime, išlieka keletas iššūkių:

• Uždengimas: Objektus, kurie yra iš dalies paslėpti ar uždengti kitų objektų, gali būti sunku tiksliai segmentuoti.
• Apšvietimo ir oro sąlygų pokyčiai: Apšvietimo ir oro sąlygų pokyčiai gali ženkliai paveikti objektų išvaizdą, todėl juos sunku nuosekliai segmentuoti.
• Kintamumas klasės viduje: Objektai toje pačioje klasėje gali labai skirtis savo forma, dydžiu ir išvaizda, todėl sunku sukurti modelius, kurie gerai apibendrintų visus egzempliorius. Pagalvokite apie įvairias šunų veisles; kiekviena gali turėti unikalių bruožų, tačiau visos turi būti teisingai identifikuotos kaip „šuo“.
• Skaičiavimo sąnaudos: Giluminio mokymosi segmentavimo modelių mokymas ir vykdymas gali būti brangus skaičiavimo požiūriu, reikalaujantis didelių aparatinės įrangos resursų.
• Didelio kiekio anotuotų duomenų poreikis: Giluminio mokymosi modeliams paprastai reikia didelio kiekio anotuotų duomenų, kad būtų pasiektas geras našumas. Didelių duomenų rinkinių kūrimas ir anotavimas gali būti daug laiko ir lėšų reikalaujantis procesas.

Ateities tendencijos objektų segmentavime

Objektų segmentavimo sritis nuolat vystosi, nuolat atsiranda naujų metodų ir taikymų. Kai kurios pagrindinės ateities tendencijos apima:

• Silpnai prižiūrimas ir neprižiūrimas segmentavimas: Metodų kūrimas, kurie galėtų išmokti segmentuoti objektus iš riboto kiekio anotuotų duomenų arba visai be jų. Tai žymiai sumažintų segmentavimo modelių mokymo sąnaudas ir pastangas.
• 3D segmentavimas: Segmentavimo metodų išplėtimas į 3D duomenis, tokius kaip taškų debesys ir tūriniai vaizdai. Tai leistų taikyti tokias programas kaip 3D scenos supratimas, 3D medicininis vaizdavimas ir 3D robotika.
• Realaus laiko segmentavimas: Segmentavimo modelių, galinčių veikti realiuoju laiku įterptiniuose įrenginiuose, kūrimas, leidžiantis tokias programas kaip autonominis vairavimas, robotika ir papildytoji realybė.
• Paaiškinamas DI (XAI) segmentavimui: Metodų, galinčių paaiškinti segmentavimo modelių priimamus sprendimus, kūrimas, padarant juos skaidresnius ir patikimesnius. Tai ypač svarbu tokiose srityse kaip medicininis vaizdavimas ir autonominis vairavimas, kur būtina suprasti, kodėl modelis priėmė konkrečią prognozę.
• Generatyviniai modeliai segmentavimui: Generatyvinių modelių, tokių kaip generatyviniai priešiški tinklai (GAN), naudojimas sintetiniams segmentavimo duomenims generuoti. Tai gali būti naudojama esamiems duomenų rinkiniams papildyti arba visiškai naujiems duomenų rinkiniams sukurti konkrečioms segmentavimo užduotims.

Išvada

Objektų segmentavimas yra galinga ir universali technika, keičianti daugybę pramonės šakų. Srities tobulėjimui tęsiantis, ateityje galime tikėtis dar daugiau inovatyvių objektų segmentavimo taikymų. Nuo medicininių diagnozių gerinimo iki saugesnių autonominių automobilių ir efektyvesnių žemės ūkio praktikų, objektų segmentavimas yra pasirengęs atlikti svarbų vaidmenį formuojant technologijų ateitį.

Šis vadovas pateikia išsamią objektų segmentavimo apžvalgą, apimančią jo pagrindus, metodus, taikymus, iššūkius ir ateities tendencijas. Suprasdami čia pateiktas koncepcijas, galite gauti vertingų įžvalgų apie šią jaudinančią sritį ir ištirti jos potencialą sprendžiant realaus pasaulio problemas.

Tolimesniam mokymuisi:

• Moksliniai straipsniai arXiv (ieškokite „object segmentation“ arba „image segmentation“)
• Internetiniai kursai Coursera, edX ir Udacity platformose
• Atvirojo kodo kompiuterinės regos bibliotekos, pvz., OpenCV ir TensorFlow