Wizja komputerowa: Dogłębna analiza segmentacji obiektów

Wizja komputerowa, dziedzina sztucznej inteligencji, umożliwia maszynom „widzenie” i interpretowanie obrazów w sposób bardzo podobny do ludzkiego. W swej istocie algorytmy wizji komputerowej dążą do zrozumienia i wydobycia znaczących informacji z danych wizualnych. Jednym z fundamentalnych zadań w wizji komputerowej jest segmentacja obiektów, proces, który wykracza poza proste identyfikowanie obiektów na obrazie; polega on na precyzyjnym wyznaczaniu granic każdego obiektu, piksel po pikselu.

Czym jest segmentacja obiektów?

Segmentacja obiektów, znana również jako segmentacja obrazu, to proces podziału obrazu cyfrowego na wiele segmentów (zbiorów pikseli). Dokładniej mówiąc, segmentacja obiektów przypisuje etykietę każdemu pikselowi na obrazie w taki sposób, że piksele o tej samej etykiecie dzielą pewne cechy. Cechami tymi mogą być kolor, intensywność, tekstura lub lokalizacja. Celem jest uproszczenie i/lub zmiana reprezentacji obrazu w coś bardziej znaczącego i łatwiejszego do analizy.

W przeciwieństwie do detekcji obiektów, która jedynie identyfikuje obecność i lokalizację obiektów (często za pomocą prostokątów ograniczających), segmentacja obiektów zapewnia znacznie bardziej szczegółowe zrozumienie obrazu. Umożliwia ona precyzyjną analizę, wspierając aplikacje wymagające dokładnych granic obiektów, takie jak:

• Obrazowanie medyczne: Identyfikowanie i segmentowanie guzów, organów i innych struktur anatomicznych.
• Autonomiczna jazda: Wyznaczanie dróg, pojazdów, pieszych i innych obiektów w otoczeniu.
• Robotyka: Umożliwianie robotom precyzyjniejszej interakcji z obiektami w ich otoczeniu.
• Analiza zdjęć satelitarnych: Identyfikowanie i klasyfikowanie różnych typów pokrycia terenu (np. lasy, zbiorniki wodne, tereny zurbanizowane).
• Edycja i manipulacja obrazem: Precyzyjne zaznaczanie i modyfikowanie określonych obiektów na obrazie.

Rodzaje segmentacji obiektów

Wyróżnia się głównie dwa podstawowe rodzaje segmentacji obiektów:

Segmentacja semantyczna

Segmentacja semantyczna klasyfikuje każdy piksel obrazu do określonej kategorii lub klasy. Odpowiada na pytanie: „Do jakiego typu obiektu należy każdy piksel?”. W segmentacji semantycznej wszystkie piksele należące do tej samej klasy obiektów otrzymują tę samą etykietę, niezależnie od tego, czy są to instancje tego samego obiektu. Na przykład w scenie z wieloma samochodami wszystkie piksele samochodów zostaną oznaczone jako „samochód”. Algorytm rozumie, co znajduje się na obrazie na poziomie pikseli.

Przykład: W scenariuszu samochodu autonomicznego segmentacja semantyczna zidentyfikowałaby wszystkie piksele należące do drogi, chodników, samochodów, pieszych i znaków drogowych. Kluczowe jest to, że nie rozróżnia ona *różnych* samochodów – wszystkie są po prostu „samochodem”.

Segmentacja instancji

Segmentacja instancji idzie o krok dalej niż segmentacja semantyczna, nie tylko klasyfikując każdy piksel, ale także rozróżniając poszczególne instancje tej samej klasy obiektów. Odpowiada na pytanie: „Do której konkretnej instancji obiektu należy każdy piksel?”. W istocie łączy detekcję obiektów (identyfikowanie pojedynczych obiektów) z segmentacją semantyczną (klasyfikowanie pikseli). Każdy zidentyfikowany obiekt otrzymuje unikalny identyfikator. Segmentacja instancji jest przydatna, gdy trzeba zliczyć obiekty lub je od siebie odróżnić.

Przykład: W tym samym scenariuszu samochodu autonomicznego segmentacja instancji nie tylko zidentyfikowałaby wszystkie piksele należące do samochodów, ale także rozróżniłaby każdy pojedynczy samochód. Każdy samochód otrzymałby unikalny identyfikator, co pozwoliłoby systemowi śledzić i rozumieć ruchy poszczególnych pojazdów.

Techniki segmentacji obiektów

Na przestrzeni lat opracowano różne techniki segmentacji obiektów. Można je ogólnie podzielić na:

• Tradycyjne techniki przetwarzania obrazów: Metody te często opierają się na ręcznie tworzonych cechach i algorytmach.
• Techniki oparte na głębokim uczeniu: Metody te wykorzystują moc sieci neuronowych do uczenia się złożonych wzorców z danych.

Tradycyjne techniki przetwarzania obrazów

Techniki te, choć starsze, wciąż są cenne w niektórych scenariuszach ze względu na swoją prostotę i wydajność obliczeniową.

• Progowanie: Jest to najprostsza metoda segmentacji. Polega na podziale obrazu na podstawie wartości intensywności pikseli. Piksele powyżej określonego progu są przypisywane do jednej klasy, a piksele poniżej progu do innej. Progowanie globalne używa jednego progu dla całego obrazu, podczas gdy progowanie adaptacyjne dostosowuje próg w oparciu o lokalne cechy obrazu.
• Segmentacja oparta na krawędziach: To podejście opiera się na wykrywaniu krawędzi lub granic między różnymi regionami na obrazie. Algorytmy wykrywania krawędzi (np. Sobel, Canny) są używane do identyfikacji pikseli, w których występują znaczne zmiany intensywności. Wykryte krawędzie są następnie łączone w zamknięte granice, które definiują segmenty.
• Segmentacja oparta na regionach: Ta metoda grupuje piksele o podobnych cechach w regiony. Rozrost regionu zaczyna się od piksela początkowego (ziarna) i iteracyjnie dodaje sąsiednie piksele, które spełniają określone kryteria (np. podobieństwo koloru lub intensywności). Dzielenie i łączenie regionów zaczyna się od całego obrazu jako jednego regionu i iteracyjnie dzieli go na mniejsze regiony, aż do spełnienia określonych kryteriów.
• Segmentacja oparta na klastrowaniu: Algorytmy takie jak klastrowanie k-średnich mogą być używane do grupowania pikseli w klastry na podstawie ich cech (np. koloru, tekstury). Każdy klaster reprezentuje odrębny segment na obrazie.

Techniki oparte na głębokim uczeniu

Głębokie uczenie zrewolucjonizowało segmentację obiektów, umożliwiając znaczną poprawę dokładności i wydajności. Modele głębokiego uczenia mogą automatycznie uczyć się złożonych cech z danych, eliminując potrzebę ręcznego tworzenia cech. Techniki te są obecnie dominującym podejściem do segmentacji obiektów w wielu zastosowaniach.

• W pełni konwolucyjne sieci (FCN): FCN to rodzaj sieci neuronowej, która jest specjalnie zaprojektowana do predykcji na poziomie pikseli. Zastępują one w pełni połączone warstwy w tradycyjnych konwolucyjnych sieciach neuronowych (CNN) warstwami konwolucyjnymi, co pozwala im przetwarzać obrazy o dowolnych rozmiarach i generować mapy segmentacji jako wynik. FCN stanowią podstawę dla wielu innych modeli segmentacji opartych na głębokim uczeniu.
• U-Net: U-Net to popularna architektura oparta na FCN, szeroko stosowana w segmentacji obrazów medycznych. Ma architekturę w kształcie litery U, składającą się ze ścieżki kodującej (downsampling) i ścieżki dekodującej (upsampling). Ścieżka kodująca przechwytuje informacje kontekstowe, podczas gdy ścieżka dekodująca odzyskuje rozdzielczość przestrzenną. Połączenia pomijające (skip connections) między ścieżkami kodującą i dekodującą pomagają zachować drobne szczegóły.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN to potężny model do segmentacji instancji. Rozszerza on Faster R-CNN, popularny model detekcji obiektów, dodając gałąź, która przewiduje maskę segmentacji dla każdego wykrytego obiektu. Mask R-CNN może jednocześnie wykrywać obiekty i segmentować je na poziomie pikseli.
• DeepLab: DeepLab to seria modeli segmentacji semantycznej, które wykorzystują konwolucje rozstrzelone (znane również jako dilated convolutions lub atrous convolutions) do przechwytywania wieloskalowych informacji kontekstowych. Konwolucje rozstrzelone pozwalają sieci na posiadanie większego pola recepcyjnego bez zwiększania liczby parametrów. Modele DeepLab wykorzystują również atrous spatial pyramid pooling (ASPP) do agregacji cech w różnych skalach.
• Transformery do segmentacji: Ostatnio architektury transformerów, które odniosły ogromny sukces w przetwarzaniu języka naturalnego, są adaptowane do zadań wizji komputerowej, w tym segmentacji obiektów. Transformery mogą przechwytywać zależności dalekiego zasięgu w obrazach, co może być korzystne w zadaniach segmentacji. Przykłady to SegFormer i Swin Transformer.

Zastosowania segmentacji obiektów

Segmentacja obiektów ma szeroki zakres zastosowań w różnych branżach, wpływając na wszystko, od opieki zdrowotnej po rolnictwo.

Obrazowanie medyczne

W obrazowaniu medycznym segmentacja obiektów odgrywa kluczową rolę w:

• Wykrywanie i segmentacja guzów: Precyzyjne wyznaczanie granic guzów na obrazach medycznych (np. rezonans magnetyczny, tomografia komputerowa) w celu wsparcia diagnozy, planowania leczenia i monitorowania. Na przykład, segmentacja guzów mózgu w celu ukierunkowania resekcji chirurgicznej lub radioterapii.
• Segmentacja organów: Identyfikowanie i segmentowanie organów (np. serca, wątroby, płuc) w celu analizy ich struktury i funkcji. Może to być wykorzystywane do oceny stanu zdrowia organów, wykrywania nieprawidłowości i planowania zabiegów chirurgicznych.
• Segmentacja komórek: Segmentowanie pojedynczych komórek na obrazach mikroskopowych w celu badania morfologii komórek, ich zliczania i analizy zachowania. Jest to ważne w odkrywaniu leków, diagnostyce chorób i podstawowych badaniach biologicznych.

Autonomiczna jazda

W przypadku samochodów autonomicznych segmentacja obiektów jest niezbędna do:

• Segmentacji drogi: Identyfikowanie obszaru drogi przeznaczonego do jazdy w celu umożliwienia bezpiecznej nawigacji.
• Wykrywania i segmentacji pojazdów: Wykrywanie i segmentowanie innych pojazdów na drodze w celu unikania kolizji.
• Wykrywania i segmentacji pieszych: Wykrywanie i segmentowanie pieszych w celu zapewnienia ich bezpieczeństwa.
• Rozpoznawania znaków i sygnalizacji świetlnej: Identyfikowanie i segmentowanie znaków drogowych i sygnalizacji świetlnej w celu przestrzegania przepisów ruchu drogowego.

Robotyka

Segmentacja obiektów umożliwia robotom:

• Rozpoznawanie i manipulację obiektami: Identyfikowanie i segmentowanie obiektów w otoczeniu robota, aby umożliwić mu ich chwytanie i manipulowanie. Jest to ważne w zadaniach takich jak podnoszenie i umieszczanie obiektów, montaż produktów i przeprowadzanie operacji chirurgicznych.
• Rozumienie sceny: Zrozumienie układu i struktury otoczenia robota, aby mógł on skuteczniej nawigować i wchodzić w interakcje ze światem.
• Wykrywanie wad w produkcji: Identyfikowanie i segmentowanie wad w wytwarzanych produktach w celu poprawy kontroli jakości.

Rolnictwo

Segmentacja obiektów jest wykorzystywana w rolnictwie do:

• Monitorowania upraw: Monitorowanie stanu zdrowia i wzrostu upraw poprzez segmentację obrazów pól wykonanych z dronów lub satelitów. Może to być wykorzystywane do wykrywania chorób, szkodników i niedoborów składników odżywczych.
• Wykrywania chwastów: Identyfikowanie i segmentowanie chwastów na polach w celu umożliwienia celowanego stosowania herbicydów. Zmniejsza to ilość zużywanych herbicydów i minimalizuje wpływ na środowisko.
• Zbioru owoców i warzyw: Identyfikowanie i segmentowanie dojrzałych owoców i warzyw w celu umożliwienia zautomatyzowanych zbiorów.

Analiza zdjęć satelitarnych

W teledetekcji segmentacja obiektów może być wykorzystywana do:

• Klasyfikacji pokrycia terenu: Klasyfikowanie różnych typów pokrycia terenu (np. lasy, zbiorniki wodne, tereny zurbanizowane) poprzez segmentację zdjęć satelitarnych. Jest to ważne dla monitoringu środowiska, planowania urbanistycznego i zarządzania zasobami.
• Monitorowania wylesiania: Wykrywanie i monitorowanie wylesiania poprzez segmentację zdjęć satelitarnych w celu identyfikacji obszarów, gdzie lasy zostały wycięte.
• Oceny skutków katastrof: Ocena szkód spowodowanych przez klęski żywiołowe (np. powodzie, trzęsienia ziemi) poprzez segmentację zdjęć satelitarnych w celu identyfikacji dotkniętych obszarów.

Edycja i manipulacja obrazem

Segmentacja obiektów pozwala na precyzyjną edycję:

• Usuwanie tła: Precyzyjne zaznaczanie i usuwanie tła z obrazu.
• Zastępowanie obiektów: Zastępowanie jednego obiektu na obrazie innym.
• Transfer stylu: Zastosowanie stylu jednego obrazu do drugiego, przy jednoczesnym zachowaniu zawartości oryginalnego obrazu.

Wyzwania w segmentacji obiektów

Pomimo znacznego postępu w dziedzinie segmentacji obiektów, wciąż pozostaje kilka wyzwań:

• Okluzja: Obiekty, które są częściowo ukryte lub zasłonięte przez inne obiekty, mogą być trudne do dokładnej segmentacji.
• Zmienność oświetlenia i warunków pogodowych: Zmiany w oświetleniu i warunkach pogodowych mogą znacznie wpływać na wygląd obiektów, utrudniając ich spójną segmentację.
• Zmienność wewnątrzklasowa: Obiekty w tej samej klasie mogą wykazywać znaczne różnice w kształcie, rozmiarze i wyglądzie, co utrudnia opracowanie modeli, które dobrze generalizują na wszystkie instancje. Weźmy pod uwagę różnorodność ras psów; każda może mieć unikalne cechy, ale wszystkie muszą być poprawnie zidentyfikowane jako „pies”.
• Koszt obliczeniowy: Modele segmentacji oparte na głębokim uczeniu mogą być kosztowne obliczeniowo w trenowaniu i uruchamianiu, wymagając znacznych zasobów sprzętowych.
• Potrzeba dużych ilości oznaczonych danych: Modele głębokiego uczenia zazwyczaj wymagają dużych ilości oznaczonych danych, aby osiągnąć dobrą wydajność. Tworzenie i adnotowanie dużych zbiorów danych może być czasochłonne i kosztowne.

Przyszłe trendy w segmentacji obiektów

Dziedzina segmentacji obiektów stale się rozwija, a nowe techniki i zastosowania pojawiają się cały czas. Niektóre z kluczowych przyszłych trendów to:

• Segmentacja słabo nadzorowana i nienadzorowana: Rozwijanie metod, które potrafią uczyć się segmentacji obiektów z ograniczonych lub żadnych oznaczonych danych. Znacząco zmniejszyłoby to koszty i wysiłek wymagany do trenowania modeli segmentacji.
• Segmentacja 3D: Rozszerzanie technik segmentacji na dane 3D, takie jak chmury punktów i obrazy wolumetryczne. Umożliwiłoby to zastosowania takie jak rozumienie scen 3D, obrazowanie medyczne 3D i robotyka 3D.
• Segmentacja w czasie rzeczywistym: Rozwijanie modeli segmentacji, które mogą działać w czasie rzeczywistym na urządzeniach wbudowanych, umożliwiając zastosowania takie jak autonomiczna jazda, robotyka i rzeczywistość rozszerzona.
• Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) dla segmentacji: Rozwijanie metod, które potrafią wyjaśniać decyzje podejmowane przez modele segmentacji, czyniąc je bardziej przejrzystymi i godnymi zaufania. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach takich jak obrazowanie medyczne i autonomiczna jazda, gdzie kluczowe jest zrozumienie, dlaczego model dokonał określonej predykcji.
• Modele generatywne do segmentacji: Wykorzystywanie modeli generatywnych, takich jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN), do generowania syntetycznych danych segmentacji. Może to być wykorzystane do powiększania istniejących zbiorów danych lub do tworzenia całkowicie nowych zbiorów danych dla określonych zadań segmentacji.

Podsumowanie

Segmentacja obiektów to potężna i wszechstronna technika, która transformuje szeroki wachlarz branż. W miarę jak dziedzina ta będzie się rozwijać, możemy spodziewać się jeszcze bardziej innowacyjnych zastosowań segmentacji obiektów w przyszłości. Od poprawy diagnoz medycznych po umożliwienie bezpieczniejszych samochodów autonomicznych i wydajniejszych praktyk rolniczych, segmentacja obiektów jest gotowa odegrać znaczącą rolę w kształtowaniu przyszłości technologii.

Ten przewodnik przedstawia kompleksowy przegląd segmentacji obiektów, obejmujący jej podstawy, techniki, zastosowania, wyzwania i przyszłe trendy. Rozumiejąc przedstawione tutaj koncepcje, możesz uzyskać cenne informacje na temat tej ekscytującej dziedziny i odkryć jej potencjał w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów.

Dalsza nauka:

• Artykuły naukowe na arXiv (szukaj „object segmentation” lub „image segmentation”)
• Kursy online na platformach Coursera, edX i Udacity
• Biblioteki wizji komputerowej o otwartym kodzie źródłowym, takie jak OpenCV i TensorFlow