Компьютерное зрение: Глубокое погружение в сегментацию объектов

Компьютерное зрение, область искусственного интеллекта, позволяет машинам «видеть» и интерпретировать изображения подобно человеку. В своей основе алгоритмы компьютерного зрения стремятся понять и извлечь значимую информацию из визуальных данных. Одной из фундаментальных задач в компьютерном зрении является сегментация объектов — процесс, который выходит за рамки простого распознавания объектов на изображении; он включает в себя точное определение границ каждого объекта, пиксель за пикселем.

Что такое сегментация объектов?

Сегментация объектов, также известная как сегментация изображений, — это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (наборов пикселей). Более конкретно, сегментация объектов присваивает метку каждому пикселю изображения таким образом, что пиксели с одной и той же меткой обладают общими характеристиками. Этими характеристиками могут быть цвет, интенсивность, текстура или местоположение. Цель состоит в том, чтобы упростить и/или изменить представление изображения, сделав его более осмысленным и легким для анализа.

В отличие от обнаружения объектов, которое лишь определяет наличие и местоположение объектов (часто с помощью ограничивающих рамок), сегментация объектов обеспечивает гораздо более детальное понимание изображения. Она позволяет проводить точный анализ, что делает возможным применение в областях, требующих точных границ объектов, таких как:

• Медицинская визуализация: выявление и сегментация опухолей, органов и других анатомических структур.
• Автономное вождение: определение границ дорог, транспортных средств, пешеходов и других объектов в окружающей среде.
• Робототехника: обеспечение возможности роботам взаимодействовать с объектами в их окружении с большей точностью.
• Анализ спутниковых снимков: выявление и классификация различных типов земного покрова (например, лесов, водоемов, городских территорий).
• Редактирование и обработка изображений: точное выделение и изменение конкретных объектов на изображении.

Типы сегментации объектов

Существует в основном два основных типа сегментации объектов:

Семантическая сегментация

Семантическая сегментация классифицирует каждый пиксель изображения по определенной категории или классу. Она отвечает на вопрос: «Частью какого типа объекта является каждый пиксель?» В семантической сегментации всем пикселям, принадлежащим к одному классу объектов, присваивается одна и та же метка, независимо от того, являются ли они экземплярами одного и того же объекта. Например, в сцене с несколькими автомобилями все пиксели автомобилей будут помечены как «автомобиль». Алгоритм понимает, что находится на изображении, на уровне пикселей.

Пример: в сценарии с беспилотным автомобилем семантическая сегментация определит все пиксели, принадлежащие дороге, тротуарам, автомобилям, пешеходам и дорожным знакам. Важный момент заключается в том, что она не различает *разные* автомобили — все они просто «автомобиль».

Экземплярная сегментация

Экземплярная сегментация делает еще один шаг вперед по сравнению с семантической сегментацией, не только классифицируя каждый пиксель, но и различая отдельные экземпляры одного и того же класса объектов. Она отвечает на вопрос: «К какому конкретному экземпляру объекта принадлежит каждый пиксель?» По сути, она сочетает в себе обнаружение объектов (идентификацию отдельных объектов) и семантическую сегментацию (классификацию пикселей). Каждому идентифицированному объекту присваивается уникальный идентификатор. Экземплярная сегментация полезна, когда необходимо подсчитать объекты или различить их.

Пример: в том же сценарии с беспилотным автомобилем экземплярная сегментация не только определит все пиксели, принадлежащие автомобилям, но и различит каждый отдельный автомобиль. Каждому автомобилю будет присвоен уникальный идентификатор, что позволит системе отслеживать и понимать движения отдельных транспортных средств.

Методы сегментации объектов

За прошедшие годы были разработаны различные методы сегментации объектов. Их можно условно разделить на:

• Традиционные методы обработки изображений: Эти методы часто полагаются на вручную созданные признаки и алгоритмы.
• Методы на основе глубокого обучения: Эти методы используют мощь нейронных сетей для изучения сложных закономерностей в данных.

Традиционные методы обработки изображений

Эти методы, хотя и более старые, все еще ценны в определенных сценариях из-за их простоты и вычислительной эффективности.

• Пороговая обработка (Thresholding): Это простейший метод сегментации. Он включает в себя разделение изображения на основе значений интенсивности пикселей. Пиксели выше определенного порога относятся к одному классу, а пиксели ниже порога — к другому. Глобальная пороговая обработка использует один порог для всего изображения, в то время как адаптивная пороговая обработка настраивает порог в зависимости от локальных характеристик изображения.
• Сегментация на основе границ (Edge-Based Segmentation): Этот подход основан на обнаружении краев или границ между различными областями на изображении. Алгоритмы обнаружения краев (например, Собеля, Кэнни) используются для выявления пикселей, где происходят значительные изменения интенсивности. Обнаруженные края затем соединяются для формирования замкнутых границ, которые определяют сегменты.
• Сегментация на основе областей (Region-Based Segmentation): Этот метод группирует пиксели с похожими характеристиками в регионы. Рост областей начинается с «затравочного» пикселя и итеративно добавляет соседние пиксели, которые соответствуют определенным критериям (например, сходство по цвету или интенсивности). Разделение и слияние областей начинается с всего изображения как одного региона и итеративно разделяет его на меньшие регионы до выполнения определенных критериев.
• Сегментация на основе кластеризации (Clustering-Based Segmentation): Алгоритмы, такие как кластеризация K-средних, могут использоваться для группировки пикселей на основе их признаков (например, цвета, текстуры) в кластеры. Каждый кластер представляет собой отдельный сегмент на изображении.

Методы на основе глубокого обучения

Глубокое обучение произвело революцию в сегментации объектов, обеспечив значительные улучшения в точности и производительности. Модели глубокого обучения могут автоматически извлекать сложные признаки из данных, устраняя необходимость в их ручном создании. Эти методы в настоящее время являются доминирующим подходом к сегментации объектов во многих приложениях.

• Полностью сверточные сети (FCNs): FCN — это тип нейронных сетей, специально разработанный для попиксельного предсказания. Они заменяют полносвязные слои в традиционных сверточных нейронных сетях (CNN) на сверточные слои, что позволяет им обрабатывать изображения произвольных размеров и выдавать на выходе карты сегментации. FCN являются основой для многих других моделей сегментации на основе глубокого обучения.
• U-Net: U-Net — это популярная архитектура на базе FCN, которая широко используется в сегментации медицинских изображений. Она имеет U-образную архитектуру, состоящую из кодирующего пути (понижающая дискретизация) и декодирующего пути (повышающая дискретизация). Кодирующий путь захватывает контекстную информацию, а декодирующий путь восстанавливает пространственное разрешение. Пропускающие соединения (skip connections) между кодирующим и декодирующим путями помогают сохранить мелкозернистые детали.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN — это мощная модель для экземплярной сегментации. Она расширяет Faster R-CNN, популярную модель обнаружения объектов, добавляя ветвь, которая предсказывает маску сегментации для каждого обнаруженного объекта. Mask R-CNN может одновременно обнаруживать и сегментировать объекты на уровне пикселей.
• DeepLab: DeepLab — это серия моделей семантической сегментации, которые используют атроус-свертки (также известные как расширенные свертки) для захвата многомасштабной контекстной информации. Атроус-свертки позволяют сети иметь большее рецептивное поле без увеличения количества параметров. Модели DeepLab также используют атроус-пространственный пирамидальный пулинг (ASPP) для агрегирования признаков на разных масштабах.
• Трансформеры для сегментации: В последнее время архитектуры трансформеров, которые добились больших успехов в обработке естественного языка, адаптируются для задач компьютерного зрения, включая сегментацию объектов. Трансформеры могут улавливать дальнодействующие зависимости в изображениях, что может быть полезно для задач сегментации. Примерами являются SegFormer и Swin Transformer.

Применение сегментации объектов

Сегментация объектов имеет широкий спектр применений в различных отраслях, влияя на все, от здравоохранения до сельского хозяйства.

Медицинская визуализация

В медицинской визуализации сегментация объектов играет решающую роль в:

• Обнаружение и сегментация опухолей: точное определение границ опухолей на медицинских изображениях (например, МРТ, КТ) для помощи в диагностике, планировании лечения и мониторинге. Например, сегментация опухолей головного мозга для направления хирургической резекции или лучевой терапии.
• Сегментация органов: выявление и сегментация органов (например, сердца, печени, легких) для анализа их структуры и функции. Это может использоваться для оценки состояния органов, выявления аномалий и планирования хирургических процедур.
• Сегментация клеток: сегментация отдельных клеток на микроскопических изображениях для изучения морфологии клеток, подсчета клеток и анализа их поведения. Это важно для разработки лекарств, диагностики заболеваний и фундаментальных биологических исследований.

Автономное вождение

Для беспилотных автомобилей сегментация объектов необходима для:

• Сегментация дороги: определение проезжей части дороги для обеспечения безопасной навигации.
• Обнаружение и сегментация транспортных средств: обнаружение и сегментация других транспортных средств на дороге во избежание столкновений.
• Обнаружение и сегментация пешеходов: обнаружение и сегментация пешеходов для обеспечения их безопасности.
• Распознавание дорожных знаков и светофоров: выявление и сегментация дорожных знаков и светофоров для соблюдения правил дорожного движения.

Робототехника

Сегментация объектов позволяет роботам:

• Распознавание и манипулирование объектами: идентификация и сегментация объектов в среде робота, чтобы он мог их захватывать и манипулировать ими. Это важно для таких задач, как подбор и размещение объектов, сборка продукции и выполнение хирургических операций.
• Понимание сцены: понимание расположения и структуры окружения робота, чтобы он мог более эффективно перемещаться и взаимодействовать с миром.
• Обнаружение дефектов в производстве: выявление и сегментация дефектов в производимой продукции для улучшения контроля качества.

Сельское хозяйство

Сегментация объектов используется в сельском хозяйстве для:

• Мониторинг урожая: мониторинг здоровья и роста сельскохозяйственных культур путем сегментации изображений полей, сделанных с дронов или спутников. Это может использоваться для обнаружения болезней, вредителей и дефицита питательных веществ.
• Обнаружение сорняков: выявление и сегментация сорняков на полях для обеспечения целевого применения гербицидов. Это снижает количество используемых гербицидов и минимизирует воздействие на окружающую среду.
• Сбор фруктов и овощей: выявление и сегментация спелых фруктов и овощей для обеспечения автоматизированного сбора урожая.

Анализ спутниковых снимков

В дистанционном зондировании сегментация объектов может использоваться для:

• Классификация земного покрова: классификация различных типов земного покрова (например, лесов, водоемов, городских территорий) путем сегментации спутниковых изображений. Это важно для мониторинга окружающей среды, городского планирования и управления ресурсами.
• Мониторинг вырубки лесов: обнаружение и мониторинг вырубки лесов путем сегментации спутниковых изображений для выявления участков, где леса были вырублены.
• Оценка последствий стихийных бедствий: оценка ущерба, нанесенного стихийными бедствиями (например, наводнениями, землетрясениями), путем сегментации спутниковых изображений для выявления пострадавших районов.

Редактирование и обработка изображений

Сегментация объектов позволяет производить точное редактирование:

• Удаление фона: точное выделение и удаление фона изображения.
• Замена объекта: замена одного объекта на изображении другим.
• Перенос стиля: применение стиля одного изображения к другому с сохранением содержания исходного изображения.

Проблемы в сегментации объектов

Несмотря на значительный прогресс в области сегментации объектов, остается несколько проблем:

• Окклюзия (перекрытие): объекты, которые частично скрыты или перекрыты другими объектами, могут быть сложны для точной сегментации.
• Изменения в освещении и погодных условиях: изменения в освещении и погодных условиях могут значительно влиять на внешний вид объектов, что затрудняет их последовательную сегментацию.
• Внутриклассовая изменчивость: объекты в пределах одного класса могут иметь значительные различия в форме, размере и внешнем виде, что затрудняет разработку моделей, которые могут хорошо обобщать на все экземпляры. Рассмотрите разнообразие пород собак; каждая может иметь уникальные черты, но все должны быть правильно идентифицированы как «собака».
• Вычислительные затраты: модели сегментации на основе глубокого обучения могут быть вычислительно затратными для обучения и запуска, требуя значительных аппаратных ресурсов.
• Необходимость в больших объемах размеченных данных: модели глубокого обучения обычно требуют больших объемов размеченных данных для достижения хорошей производительности. Создание и аннотирование больших наборов данных может быть трудоемким и дорогостоящим.

Будущие тенденции в сегментации объектов

Область сегментации объектов постоянно развивается, постоянно появляются новые методы и приложения. Некоторые из ключевых будущих тенденций включают:

• Слабо контролируемая и неконтролируемая сегментация: разработка методов, которые могут научиться сегментировать объекты с ограниченным количеством размеченных данных или без них. Это значительно сократит затраты и усилия, необходимые для обучения моделей сегментации.
• 3D-сегментация: расширение методов сегментации на 3D-данные, такие как облака точек и объемные изображения. Это позволит создавать приложения, такие как понимание 3D-сцен, 3D-медицинская визуализация и 3D-робототехника.
• Сегментация в реальном времени: разработка моделей сегментации, которые могут работать в реальном времени на встроенных устройствах, что позволит создавать такие приложения, как автономное вождение, робототехника и дополненная реальность.
• Объяснимый ИИ (XAI) для сегментации: разработка методов, которые могут объяснять решения, принимаемые моделями сегментации, делая их более прозрачными и заслуживающими доверия. Это особенно важно в таких приложениях, как медицинская визуализация и автономное вождение, где крайне важно понимать, почему модель сделала тот или иной прогноз.
• Генеративные модели для сегментации: использование генеративных моделей, таких как генеративно-состязательные сети (GAN), для создания синтетических данных для сегментации. Это может быть использовано для расширения существующих наборов данных или для создания совершенно новых наборов данных для конкретных задач сегментации.

Заключение

Сегментация объектов — это мощный и универсальный метод, который преобразует широкий спектр отраслей. По мере того как эта область продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных применений сегментации объектов в будущем. От улучшения медицинских диагнозов до обеспечения более безопасных беспилотных автомобилей и более эффективных сельскохозяйственных практик — сегментация объектов призвана сыграть значительную роль в формировании будущего технологий.

Это руководство представляет собой всеобъемлющий обзор сегментации объектов, охватывающий ее основы, методы, приложения, проблемы и будущие тенденции. Понимая представленные здесь концепции, вы можете получить ценные знания в этой захватывающей области и изучить ее потенциал для решения реальных проблем.

Для дальнейшего изучения:

• Научные статьи на arXiv (искать по запросу «object segmentation» или «image segmentation»)
• Онлайн-курсы на Coursera, edX и Udacity
• Библиотеки компьютерного зрения с открытым исходным кодом, такие как OpenCV и TensorFlow