Datorredze: padziļināts ieskats objektu segmentācijā

Datorredze, mākslīgā intelekta nozare, dod iespēju mašīnām "redzēt" un interpretēt attēlus līdzīgi kā to dara cilvēki. Būtībā datorredzes algoritmi cenšas izprast un iegūt jēgpilnas atziņas no vizuālajiem datiem. Viens no fundamentālajiem uzdevumiem datorredzē ir objektu segmentācija — process, kas ir vairāk nekā tikai objektu identificēšana attēlā; tas ietver precīzu katra objekta robežu noteikšanu, pikseli pa pikselim.

Kas ir objektu segmentācija?

Objektu segmentācija, pazīstama arī kā attēlu segmentācija, ir digitāla attēla sadalīšanas process vairākos segmentos (pikseļu kopās). Precīzāk, objektu segmentācija piešķir iezīmi katram attēla pikselim tā, lai pikseļiem ar vienādu iezīmi būtu noteiktas kopīgas īpašības. Šīs īpašības var būt krāsa, intensitāte, tekstūra vai atrašanās vieta. Mērķis ir vienkāršot un/vai mainīt attēla attēlojumu uz kaut ko jēgpilnāku un vieglāk analizējamu.

Atšķirībā no objektu detektēšanas, kas tikai identificē objektu klātbūtni un atrašanās vietu (bieži ar norobežojošiem rāmjiem), objektu segmentācija sniedz daudz detalizētāku izpratni par attēlu. Tā ļauj veikt smalku analīzi, nodrošinot pielietojumus, kuriem nepieciešamas precīzas objektu robežas, piemēram:

• Medicīniskā attēlveidošana: audzēju, orgānu un citu anatomisku struktūru identificēšana un segmentēšana.
• Autonomā braukšana: ceļu, transportlīdzekļu, gājēju un citu vides objektu norobežošana.
• Robotika: ļaujot robotiem ar lielāku precizitāti mijiedarboties ar objektiem savā vidē.
• Satelītattēlu analīze: dažādu zemes seguma veidu (piemēram, mežu, ūdenstilpņu, pilsētu teritoriju) identificēšana un klasificēšana.
• Attēlu rediģēšana un manipulācija: precīza konkrētu objektu atlasīšana un modificēšana attēlā.

Objektu segmentācijas veidi

Galvenokārt ir divi objektu segmentācijas veidi:

Semantiskā segmentācija

Semantiskā segmentācija katru attēla pikseli klasificē noteiktā kategorijā vai klasē. Tā atbild uz jautājumu: "Kāda veida objektam pieder katrs pikselis?" Semantiskajā segmentācijā visiem pikseļiem, kas pieder vienai un tai pašai objektu klasei, tiek piešķirta viena un tā pati iezīme, neatkarīgi no tā, vai tie ir viena un tā paša objekta instances. Piemēram, ainā ar vairākām automašīnām visi automašīnu pikseļi tiktu apzīmēti kā "automašīna". Algoritms saprot, kas ir attēlā, pikseļu līmenī.

Piemērs: autonomās automašīnas scenārijā semantiskā segmentācija identificētu visus pikseļus, kas pieder ceļam, ietvēm, automašīnām, gājējiem un ceļa zīmēm. Būtiskākais ir tas, ka tā neatšķir *dažādas* automašīnas – tās visas ir vienkārši "automašīna".

Instanču segmentācija

Instanču segmentācija ir solis tālāk par semantisko segmentāciju, ne tikai klasificējot katru pikseli, bet arī atšķirot atsevišķas vienas un tās pašas objektu klases instances. Tā atbild uz jautājumu: "Kurai konkrētai objekta instancei pieder katrs pikselis?" Būtībā tā apvieno objektu detektēšanu (atsevišķu objektu identificēšanu) ar semantisko segmentāciju (pikseļu klasificēšanu). Katrs identificētais objekts saņem unikālu ID. Instanču segmentācija ir noderīga, ja nepieciešams saskaitīt objektus vai atšķirt tos vienu no otra.

Piemērs: tajā pašā autonomās automašīnas scenārijā instanču segmentācija ne tikai identificētu visus pikseļus, kas pieder automašīnām, bet arī atšķirtu katru atsevišķo automašīnu. Katrai automašīnai tiktu piešķirts unikāls ID, ļaujot sistēmai izsekot un izprast atsevišķu transportlīdzekļu kustību.

Objektu segmentācijas metodes

Gadu gaitā ir izstrādātas dažādas objektu segmentācijas metodes. Tās var plaši iedalīt:

• Tradicionālās attēlu apstrādes metodes: Šīs metodes bieži balstās uz manuāli izveidotām pazīmēm un algoritmiem.
• Uz dziļo mācīšanos balstītas metodes: Šīs metodes izmanto neironu tīklu jaudu, lai mācītos sarežģītus modeļus no datiem.

Tradicionālās attēlu apstrādes metodes

Šīs metodes, lai arī vecākas, joprojām ir vērtīgas noteiktos scenārijos to vienkāršības un skaitļošanas efektivitātes dēļ.

• Sliekšņošana: Šī ir visvienkāršākā segmentācijas metode. Tā ietver attēla sadalīšanu, pamatojoties uz pikseļu intensitātes vērtībām. Pikseļi virs noteikta sliekšņa tiek piešķirti vienai klasei, bet pikseļi zem sliekšņa — citai. Globālā sliekšņošana izmanto vienu slieksni visam attēlam, savukārt adaptīvā sliekšņošana pielāgo slieksni, pamatojoties uz lokālām attēla īpašībām.
• Uz malām balstīta segmentācija: Šī pieeja balstās uz malu vai robežu noteikšanu starp dažādiem reģioniem attēlā. Malu noteikšanas algoritmi (piemēram, Sobel, Canny) tiek izmantoti, lai identificētu pikseļus, kur ir būtiskas intensitātes izmaiņas. Noteiktās malas pēc tam tiek savienotas, veidojot slēgtas robežas, kas definē segmentus.
• Uz reģioniem balstīta segmentācija: Šī metode grupē pikseļus ar līdzīgām īpašībām reģionos. Reģionu audzēšana sākas ar sēklas pikseli un iteratīvi pievieno kaimiņu pikseļus, kas atbilst noteiktiem kritērijiem (piemēram, līdzība krāsā vai intensitātē). Reģionu sadalīšana un apvienošana sākas ar visu attēlu kā vienu reģionu un iteratīvi to sadala mazākos reģionos, līdz tiek izpildīti noteikti kritēriji.
• Uz klasterizāciju balstīta segmentācija: Tādus algoritmus kā K-vidējo klasterizācija var izmantot, lai grupētu pikseļus, pamatojoties uz to pazīmēm (piemēram, krāsu, tekstūru), klasteros. Katrs klasteris attēlo atsevišķu segmentu attēlā.

Uz dziļo mācīšanos balstītas metodes

Dziļā mācīšanās ir radījusi revolūciju objektu segmentācijā, nodrošinot ievērojamus uzlabojumus precizitātē un veiktspējā. Dziļās mācīšanās modeļi var automātiski iemācīties sarežģītas pazīmes no datiem, novēršot nepieciešamību pēc manuāli izveidotām pazīmēm. Šīs metodes tagad ir dominējošā pieeja objektu segmentācijai daudzos pielietojumos.

• Pilnībā konvolucionālie tīkli (FCN): FCN ir neironu tīklu veids, kas īpaši paredzēts pikseļu līmeņa prognozēšanai. Tie aizstāj pilnībā savienotos slāņus tradicionālajos konvolucionālajos neironu tīklos (CNN) ar konvolucionāliem slāņiem, ļaujot tiem apstrādāt patvaļīga izmēra attēlus un kā izvadi iegūt segmentācijas kartes. FCN ir pamats daudziem citiem uz dziļo mācīšanos balstītiem segmentācijas modeļiem.
• U-Net: U-Net ir populāra uz FCN balstīta arhitektūra, ko plaši izmanto medicīnisko attēlu segmentācijā. Tai ir U-veida arhitektūra, kas sastāv no kodēšanas ceļa (lejupsamplēšanas) un dekodēšanas ceļa (augšupsamplēšanas). Kodēšanas ceļš uztver kontekstuālo informāciju, savukārt dekodēšanas ceļš atjauno telpisko izšķirtspēju. Izlaišanas savienojumi starp kodēšanas un dekodēšanas ceļiem palīdz saglabāt smalkas detaļas.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN ir jaudīgs modelis instanču segmentācijai. Tas paplašina Faster R-CNN, populāru objektu detektēšanas modeli, pievienojot zaru, kas paredz segmentācijas masku katram noteiktajam objektam. Mask R-CNN var vienlaicīgi detektēt objektus un segmentēt tos pikseļu līmenī.
• DeepLab: DeepLab ir semantiskās segmentācijas modeļu sērija, kas izmanto "atrous" konvolūcijas (pazīstamas arī kā paplašinātās konvolūcijas), lai uztvertu vairāku mērogu kontekstuālo informāciju. "Atrous" konvolūcijas ļauj tīklam iegūt lielāku uztveres lauku, nepalielinot parametru skaitu. DeepLab modeļi izmanto arī "atrous" telpiskās piramīdas pūlošanu (ASPP), lai agregētu pazīmes dažādos mērogos.
• Transformeri segmentācijai: Nesen transformatoru arhitektūras, kas ir bijušas ļoti veiksmīgas dabiskās valodas apstrādē, tiek pielāgotas datorredzes uzdevumiem, ieskaitot objektu segmentāciju. Transformeri spēj uztvert lielas distances atkarības attēlos, kas var būt noderīgi segmentācijas uzdevumos. Piemēri ietver SegFormer un Swin Transformer.

Objektu segmentācijas pielietojumi

Objektu segmentācijai ir plašs pielietojumu klāsts dažādās nozarēs, ietekmējot visu, sākot no veselības aprūpes līdz lauksaimniecībai.

Medicīniskā attēlveidošana

Medicīniskajā attēlveidošanā objektu segmentācijai ir būtiska loma:

• Audzēju noteikšana un segmentēšana: precīza audzēju robežu noteikšana medicīniskajos attēlos (piemēram, MRI, CT skenēšana), lai palīdzētu diagnozes noteikšanā, ārstēšanas plānošanā un uzraudzībā. Piemēram, smadzeņu audzēju segmentēšana, lai vadītu ķirurģisku rezekciju vai staru terapiju.
• Orgānu segmentēšana: orgānu (piemēram, sirds, aknu, plaušu) identificēšana un segmentēšana, lai analizētu to struktūru un funkciju. To var izmantot, lai novērtētu orgānu veselību, atklātu anomālijas un plānotu ķirurģiskas procedūras.
• Šūnu segmentēšana: atsevišķu šūnu segmentēšana mikroskopiskos attēlos, lai pētītu šūnu morfoloģiju, skaitītu šūnas un analizētu šūnu uzvedību. Tas ir svarīgi zāļu atklāšanā, slimību diagnostikā un fundamentālos bioloģiskos pētījumos.

Autonomā braukšana

Pašbraucošām automašīnām objektu segmentācija ir būtiska, lai:

• Ceļa segmentācija: braucamās ceļa daļas identificēšana, lai nodrošinātu drošu navigāciju.
• Transportlīdzekļu noteikšana un segmentēšana: citu transportlīdzekļu noteikšana un segmentēšana uz ceļa, lai izvairītos no sadursmēm.
• Gājēju noteikšana un segmentēšana: gājēju noteikšana un segmentēšana, lai nodrošinātu viņu drošību.
• Ceļa zīmju un luksoforu atpazīšana: ceļa zīmju un luksoforu identificēšana un segmentēšana, lai ievērotu ceļu satiksmes noteikumus.

Robotika

Objektu segmentācija dod iespēju robotiem:

• Objektu atpazīšana un manipulācija: objektu identificēšana un segmentēšana robota vidē, lai tas varētu tos satvert un ar tiem manipulēt. Tas ir svarīgi tādiem uzdevumiem kā priekšmetu paņemšana un novietošana, produktu montāža un operāciju veikšana.
• Ainas izpratne: robota vides izkārtojuma un struktūras izpratne, lai tas varētu efektīvāk pārvietoties un mijiedarboties ar pasauli.
• Defektu noteikšana ražošanā: defektu identificēšana un segmentēšana ražotajos produktos, lai uzlabotu kvalitātes kontroli.

Lauksaimniecība

Objektu segmentāciju izmanto lauksaimniecībā, lai:

• Kultūraugu uzraudzība: kultūraugu veselības un augšanas uzraudzība, segmentējot lauku attēlus, kas uzņemti ar droniem vai satelītiem. To var izmantot, lai atklātu slimības, kaitēkļus un barības vielu trūkumu.
• Nezāļu noteikšana: nezāļu identificēšana un segmentēšana laukos, lai nodrošinātu mērķtiecīgu herbicīdu lietošanu. Tas samazina izmantotā herbicīda daudzumu un minimizē ietekmi uz vidi.
• Augļu un dārzeņu novākšana: nogatavojušos augļu un dārzeņu identificēšana un segmentēšana, lai nodrošinātu automatizētu ražas novākšanu.

Satelītattēlu analīze

Tālizpētē objektu segmentāciju var izmantot, lai:

• Zemes seguma klasifikācija: dažādu zemes seguma veidu (piemēram, mežu, ūdenstilpņu, pilsētu teritoriju) klasificēšana, segmentējot satelītattēlus. Tas ir svarīgi vides uzraudzībai, pilsētplānošanai un resursu pārvaldībai.
• Atmežošanas uzraudzība: atmežošanas noteikšana un uzraudzība, segmentējot satelītattēlus, lai identificētu vietas, kur meži ir izcirsti.
• Katastrofu novērtēšana: dabas katastrofu (piemēram, plūdu, zemestrīču) radīto postījumu novērtēšana, segmentējot satelītattēlus, lai identificētu skartās teritorijas.

Attēlu rediģēšana un manipulācija

Objektu segmentācija ļauj veikt precīzu rediģēšanu:

• Fona noņemšana: precīza attēla fona atlasīšana un noņemšana.
• Objektu aizstāšana: viena objekta aizstāšana ar citu objektu attēlā.
• Stila pārnese: viena attēla stila piemērošana citam attēlam, saglabājot oriģinālā attēla saturu.

Izaicinājumi objektu segmentācijā

Neskatoties uz ievērojamo progresu objektu segmentācijā, joprojām pastāv vairāki izaicinājumi:

• Aizsegums (oklūzija): Objektus, kas ir daļēji paslēpti vai aizsegti ar citiem objektiem, var būt grūti precīzi segmentēt.
• Apgaismojuma un laika apstākļu atšķirības: Apgaismojuma un laika apstākļu izmaiņas var ievērojami ietekmēt objektu izskatu, apgrūtinot to konsekventu segmentēšanu.
• Variabilitāte klases ietvaros: Objektiem vienas klases ietvaros var būt būtiskas formas, izmēra un izskata atšķirības, kas apgrūtina tādu modeļu izstrādi, kas spēj labi vispārināt visus gadījumus. Apsveriet dažādu suņu šķirņu klāstu; katrai var būt unikālas iezīmes, bet tās visas ir pareizi jāidentificē kā "suns".
• Skaitļošanas izmaksas: Uz dziļo mācīšanos balstītus segmentācijas modeļus var būt skaitļošanas ziņā dārgi apmācīt un palaist, prasot ievērojamus aparatūras resursus.
• Nepieciešamība pēc liela apjoma iezīmētu datu: Dziļās mācīšanās modeļiem parasti ir nepieciešams liels daudzums iezīmētu datu, lai sasniegtu labu veiktspēju. Lielu datu kopu izveide un anotēšana var būt laikietilpīga un dārga.

Nākotnes tendences objektu segmentācijā

Objektu segmentācijas joma nepārtraukti attīstās, visu laiku parādoties jaunām metodēm un pielietojumiem. Dažas no galvenajām nākotnes tendencēm ietver:

• Vāji uzraudzīta un neuzraudzīta segmentācija: Metožu izstrāde, kas var iemācīties segmentēt objektus no ierobežotiem vai bez iezīmētiem datiem. Tas ievērojami samazinātu izmaksas un pūles, kas nepieciešamas segmentācijas modeļu apmācībai.
• 3D segmentācija: Segmentācijas metožu paplašināšana uz 3D datiem, piemēram, punktu mākoņiem un volumetriskiem attēliem. Tas nodrošinātu tādus pielietojumus kā 3D ainu izpratne, 3D medicīniskā attēlveidošana un 3D robotika.
• Reāllaika segmentācija: Tādu segmentācijas modeļu izstrāde, kas var darboties reāllaikā uz iegultām ierīcēm, nodrošinot tādus pielietojumus kā autonomā braukšana, robotika un papildinātā realitāte.
• Skaidrojamais MI (XAI) segmentācijai: Metožu izstrāde, kas var izskaidrot segmentācijas modeļu pieņemtos lēmumus, padarot tos pārredzamākus un uzticamākus. Tas ir īpaši svarīgi tādos pielietojumos kā medicīniskā attēlveidošana un autonomā braukšana, kur ir būtiski saprast, kāpēc modelis pieņēma konkrētu prognozi.
• Ģeneratīvie modeļi segmentācijai: Ģeneratīvo modeļu, piemēram, ģeneratīvo pretrunīgo tīklu (GAN), izmantošana sintētisku segmentācijas datu ģenerēšanai. To var izmantot, lai papildinātu esošās datu kopas vai izveidotu pilnīgi jaunas datu kopas konkrētiem segmentācijas uzdevumiem.

Noslēgums

Objektu segmentācija ir jaudīga un daudzpusīga tehnika, kas pārveido plašu nozaru klāstu. Tā kā nozare turpina attīstīties, mēs varam sagaidīt, ka nākotnē redzēsim vēl inovatīvākus objektu segmentācijas pielietojumus. No medicīnisko diagnožu uzlabošanas līdz drošāku pašbraucošu automašīnu un efektīvāku lauksaimniecības prakšu nodrošināšanai, objektu segmentācija ir gatava spēlēt nozīmīgu lomu tehnoloģiju nākotnes veidošanā.

Šis ceļvedis sniedz visaptverošu pārskatu par objektu segmentāciju, aptverot tās pamatus, metodes, pielietojumus, izaicinājumus un nākotnes tendences. Izprotot šeit sniegtos jēdzienus, jūs varat gūt vērtīgas atziņas par šo aizraujošo jomu un izpētīt tās potenciālu reālās pasaules problēmu risināšanā.

Tālākai apguvei:

• Zinātniskie raksti arXiv (meklējiet "object segmentation" vai "image segmentation")
• Tiešsaistes kursi Coursera, edX un Udacity
• Atvērtā koda datorredzes bibliotēkas, piemēram, OpenCV un TensorFlow