Počítačové videnie: Hĺbkový pohľad na segmentáciu objektov

Počítačové videnie, oblasť umelej inteligencie, umožňuje strojom „vidieť“ a interpretovať obrazy podobne ako ľudia. V jadre sa algoritmy počítačového videnia snažia pochopiť a získať zmysluplné poznatky z vizuálnych dát. Jednou zo základných úloh v počítačovom videní je segmentácia objektov, proces, ktorý presahuje jednoduchú identifikáciu objektov na obrázku; zahŕňa presné vymedzenie hraníc každého objektu, pixel po pixeli.

Čo je segmentácia objektov?

Segmentácia objektov, známa aj ako segmentácia obrazu, je proces rozdelenia digitálneho obrazu na viacero segmentov (súborov pixelov). Konkrétnejšie, segmentácia objektov priraďuje každému pixelu v obraze značku tak, že pixely s rovnakou značkou zdieľajú určité charakteristiky. Týmito charakteristikami môžu byť farba, intenzita, textúra alebo poloha. Cieľom je zjednodušiť a/alebo zmeniť reprezentáciu obrazu na niečo, čo je zmysluplnejšie a ľahšie analyzovateľné.

Na rozdiel od detekcie objektov, ktorá iba identifikuje prítomnosť a polohu objektov (často pomocou ohraničujúcich rámčekov), segmentácia objektov poskytuje oveľa podrobnejšie pochopenie obrazu. Umožňuje jemnozrnnú analýzu, ktorá podporuje aplikácie vyžadujúce presné hranice objektov, ako napríklad:

• Lekárske zobrazovanie: Identifikácia a segmentácia nádorov, orgánov a iných anatomických štruktúr.
• Autonómne riadenie: Vymedzenie ciest, vozidiel, chodcov a ďalších objektov v prostredí.
• Robotika: Umožnenie robotom interagovať s objektmi vo svojom prostredí s vyššou presnosťou.
• Analýza satelitných snímok: Identifikácia a klasifikácia rôznych typov krajinnej pokrývky (napr. lesy, vodné plochy, mestské oblasti).
• Úprava a manipulácia s obrázkami: Presný výber a úprava konkrétnych objektov na obrázku.

Typy segmentácie objektov

Existujú primárne dva hlavné typy segmentácie objektov:

Sémantická segmentácia

Sémantická segmentácia klasifikuje každý pixel v obraze do špecifickej kategórie alebo triedy. Odpovedá na otázku: „K akému typu objektu patrí každý pixel?“ Pri sémantickej segmentácii sú všetky pixely patriace do rovnakej triedy objektov označené rovnakou značkou, bez ohľadu na to, či ide o rôzne inštancie toho istého objektu. Napríklad v scéne s viacerými autami by všetky pixely áut boli označené ako „auto“. Algoritmus rozumie, čo sa nachádza v obraze na úrovni pixelov.

Príklad: V scenári autonómneho vozidla by sémantická segmentácia identifikovala všetky pixely patriace ceste, chodníkom, autám, chodcom a dopravným značkám. Kľúčovým bodom je, že nerozlišuje medzi *rôznymi* autami – všetky sú jednoducho „auto“.

Inštančná segmentácia

Inštančná segmentácia posúva sémantickú segmentáciu o krok ďalej tým, že nielen klasifikuje každý pixel, ale aj rozlišuje medzi jednotlivými inštanciami tej istej triedy objektov. Odpovedá na otázku: „Ku ktorej konkrétnej inštancii objektu patrí každý pixel?“ V podstate kombinuje detekciu objektov (identifikácia jednotlivých objektov) so sémantickou segmentáciou (klasifikácia pixelov). Každý identifikovaný objekt dostane jedinečné ID. Inštančná segmentácia je užitočná, keď potrebujete počítať objekty alebo ich medzi sebou rozlišovať.

Príklad: V rovnakom scenári autonómneho vozidla by inštančná segmentácia nielen identifikovala všetky pixely patriace autám, ale aj rozlíšila každé jednotlivé auto. Každé auto by dostalo jedinečné ID, čo by systému umožnilo sledovať a chápať pohyby jednotlivých vozidiel.

Techniky segmentácie objektov

V priebehu rokov boli vyvinuté rôzne techniky pre segmentáciu objektov. Tieto možno zhruba rozdeliť na:

• Tradičné techniky spracovania obrazu: Tieto metódy sa často spoliehajú na ručne vytvorené príznaky a algoritmy.
• Techniky založené na hlbokom učení: Tieto metódy využívajú silu neurónových sietí na učenie sa komplexných vzorov z dát.

Tradičné techniky spracovania obrazu

Tieto techniky, hoci staršie, sú v niektorých scenároch stále cenné vďaka svojej jednoduchosti a výpočtovej efektivite.

• Prahovanie: Toto je najjednoduchšia metóda segmentácie. Zahŕňa rozdelenie obrazu na základe hodnôt intenzity pixelov. Pixely nad určitým prahom sú priradené jednej triede, zatiaľ čo pixely pod prahom sú priradené inej. Globálne prahovanie používa jeden prah pre celý obraz, zatiaľ čo adaptívne prahovanie prispôsobuje prah na základe lokálnych charakteristík obrazu.
• Segmentácia založená na hranách: Tento prístup sa spolieha na detekciu hrán alebo hraníc medzi rôznymi oblasťami v obraze. Algoritmy na detekciu hrán (napr. Sobel, Canny) sa používajú na identifikáciu pixelov, kde dochádza k významným zmenám intenzity. Zistené hrany sa potom spájajú do uzavretých hraníc, ktoré definujú segmenty.
• Segmentácia založená na regiónoch: Táto metóda zoskupuje pixely s podobnými charakteristikami do regiónov. Rast regiónov začína so semienkovým pixelom a iteratívne pridáva susedné pixely, ktoré spĺňajú určité kritériá (napr. podobnosť farby alebo intenzity). Delenie a zlučovanie regiónov začína s celým obrazom ako jedným regiónom a iteratívne ho delí na menšie regióny, kým nie sú splnené určité kritériá.
• Segmentácia založená na zhlukovaní: Algoritmy ako K-means zhlukovanie sa môžu použiť na zoskupenie pixelov na základe ich vlastností (napr. farby, textúry) do zhlukov. Každý zhluk predstavuje odlišný segment v obraze.

Techniky založené na hlbokom učení

Hlboké učenie spôsobilo revolúciu v segmentácii objektov, čo umožnilo výrazné zlepšenie presnosti a výkonu. Modely hlbokého učenia sa dokážu automaticky učiť komplexné príznaky z dát, čím sa eliminuje potreba ručne vytváraných príznakov. Tieto techniky sú teraz dominantným prístupom k segmentácii objektov v mnohých aplikáciách.

• Plne konvolučné siete (FCN): FCN sú typom neurónovej siete, ktorá je špeciálne navrhnutá na predikciu na úrovni pixelov. Nahrádzajú plne prepojené vrstvy v tradičných konvolučných neurónových sieťach (CNN) konvolučnými vrstvami, čo im umožňuje spracovávať obrazy ľubovoľných veľkostí a vytvárať segmentačné mapy ako výstup. FCN sú základom pre mnohé ďalšie segmentačné modely založené na hlbokom učení.
• U-Net: U-Net je populárna architektúra založená na FCN, ktorá sa široko používa v segmentácii medicínskych obrazov. Má architektúru v tvare písmena U, ktorá pozostáva z kódovacej cesty (downsampling) a dekódovacej cesty (upsampling). Kódovacia cesta zachytáva kontextové informácie, zatiaľ čo dekódovacia cesta obnovuje priestorové rozlíšenie. Preskokové spojenia (skip connections) medzi kódovacou a dekódovacou cestou pomáhajú zachovať jemnozrnné detaily.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN je výkonný model pre inštančnú segmentáciu. Rozširuje Faster R-CNN, populárny model detekcie objektov, pridaním vetvy, ktorá predpovedá segmentačnú masku pre každý detekovaný objekt. Mask R-CNN dokáže súčasne detekovať objekty a segmentovať ich na úrovni pixelov.
• DeepLab: DeepLab je séria sémantických segmentačných modelov, ktoré používajú atrózne konvolúcie (známe aj ako dilatované konvolúcie) na zachytenie viacerých škál kontextových informácií. Atrózne konvolúcie umožňujú sieti mať väčšie receptívne pole bez zvyšovania počtu parametrov. Modely DeepLab tiež používajú atrózny priestorový pyramídový pooling (ASPP) na agregáciu príznakov v rôznych škálach.
• Transformery pre segmentáciu: V poslednej dobe sa architektúry transformerov, ktoré boli veľmi úspešné v spracovaní prirodzeného jazyka, prispôsobujú pre úlohy počítačového videnia, vrátane segmentácie objektov. Transformery dokážu zachytiť závislosti na veľké vzdialenosti v obrazoch, čo môže byť pre segmentačné úlohy prospešné. Príkladmi sú SegFormer a Swin Transformer.

Aplikácie segmentácie objektov

Segmentácia objektov má širokú škálu aplikácií v rôznych odvetviach, ktoré ovplyvňujú všetko od zdravotníctva po poľnohospodárstvo.

Lekárske zobrazovanie

V lekárskom zobrazovaní zohráva segmentácia objektov kľúčovú úlohu pri:

• Detekcia a segmentácia nádorov: Presné vymedzenie hraníc nádorov v medicínskych obrazoch (napr. MRI, CT skeny) na pomoc pri diagnostike, plánovaní liečby a monitorovaní. Napríklad segmentácia mozgových nádorov na usmernenie chirurgickej resekcie alebo rádioterapie.
• Segmentácia orgánov: Identifikácia a segmentácia orgánov (napr. srdce, pečeň, pľúca) na analýzu ich štruktúry a funkcie. Toto sa môže použiť na hodnotenie zdravia orgánov, zisťovanie abnormalít a plánovanie chirurgických zákrokov.
• Segmentácia buniek: Segmentácia jednotlivých buniek v mikroskopických obrazoch na štúdium morfológie buniek, počítanie buniek a analýzu správania buniek. Toto je dôležité pre objavovanie liekov, diagnostiku chorôb a základný biologický výskum.

Autonómne riadenie

Pre autonómne autá je segmentácia objektov nevyhnutná pre:

• Segmentácia cesty: Identifikácia pojazdnej plochy cesty na umožnenie bezpečnej navigácie.
• Detekcia a segmentácia vozidiel: Detekcia a segmentácia ostatných vozidiel na ceste, aby sa predišlo kolíziám.
• Detekcia a segmentácia chodcov: Detekcia a segmentácia chodcov na zaistenie ich bezpečnosti.
• Rozpoznávanie dopravných značiek a semaforov: Identifikácia a segmentácia dopravných značiek a semaforov na dodržiavanie dopravných predpisov.

Robotika

Segmentácia objektov umožňuje robotom:

• Rozpoznávanie a manipulácia s objektmi: Identifikácia a segmentácia objektov v prostredí robota, aby ich mohol uchopiť a manipulovať s nimi. Toto je dôležité pre úlohy ako zdvíhanie a ukladanie objektov, montáž produktov a vykonávanie chirurgických zákrokov.
• Porozumenie scéne: Pochopenie usporiadania a štruktúry prostredia robota, aby mohol efektívnejšie navigovať a interagovať so svetom.
• Detekcia chýb vo výrobe: Identifikácia a segmentácia chýb vo vyrobených produktoch na zlepšenie kontroly kvality.

Poľnohospodárstvo

Segmentácia objektov sa v poľnohospodárstve používa na:

• Monitorovanie plodín: Monitorovanie zdravia a rastu plodín segmentáciou obrázkov polí z dronov alebo satelitov. Toto sa môže použiť na detekciu chorôb, škodcov a nedostatkov živín.
• Detekcia buriny: Identifikácia a segmentácia buriny na poliach na umožnenie cieleného použitia herbicídov. Tým sa znižuje množstvo použitých herbicídov a minimalizuje dopad na životné prostredie.
• Zber ovocia a zeleniny: Identifikácia a segmentácia zrelého ovocia a zeleniny na umožnenie automatizovaného zberu.

Analýza satelitných snímok

V diaľkovom prieskume Zeme sa segmentácia objektov môže použiť na:

• Klasifikácia krajinnej pokrývky: Klasifikácia rôznych typov krajinnej pokrývky (napr. lesy, vodné plochy, mestské oblasti) segmentáciou satelitných snímok. Toto je dôležité pre monitorovanie životného prostredia, mestské plánovanie a správu zdrojov.
• Monitorovanie odlesňovania: Detekcia a monitorovanie odlesňovania segmentáciou satelitných snímok na identifikáciu oblastí, kde boli lesy vyrúbané.
• Hodnotenie katastrof: Hodnotenie škôd spôsobených prírodnými katastrofami (napr. povodne, zemetrasenia) segmentáciou satelitných snímok na identifikáciu postihnutých oblastí.

Úprava a manipulácia s obrázkami

Segmentácia objektov umožňuje presné úpravy:

• Odstránenie pozadia: Presný výber a odstránenie pozadia obrázka.
• Nahradenie objektu: Nahradenie jedného objektu na obrázku iným objektom.
• Prenos štýlu: Aplikácia štýlu jedného obrázka na druhý obrázok pri zachovaní obsahu pôvodného obrázka.

Výzvy v segmentácii objektov

Napriek významnému pokroku v segmentácii objektov zostáva niekoľko výziev:

• Oklúzia: Objekty, ktoré sú čiastočne skryté alebo zakryté inými objektmi, môže byť ťažké presne segmentovať.
• Zmeny v osvetlení a poveternostných podmienkach: Zmeny v osvetlení a poveternostných podmienkach môžu výrazne ovplyvniť vzhľad objektov, čo sťažuje ich konzistentnú segmentáciu.
• Variabilita v rámci triedy: Objekty v rámci tej istej triedy môžu mať výrazné variácie v tvare, veľkosti a vzhľade, čo sťažuje vývoj modelov, ktoré dokážu dobre generalizovať na všetky inštancie. Zvážte rozsah plemien psov; každé môže mať jedinečné vlastnosti, ale všetky musia byť správne identifikované ako „pes“.
• Výpočtové náklady: Segmentačné modely založené na hlbokom učení môžu byť výpočtovo náročné na trénovanie a spustenie, čo si vyžaduje značné hardvérové zdroje.
• Potreba veľkého množstva označených dát: Modely hlbokého učenia zvyčajne vyžadujú veľké množstvo označených dát na dosiahnutie dobrého výkonu. Vytváranie a anotovanie veľkých dátových súborov môže byť časovo náročné a drahé.

Budúce trendy v segmentácii objektov

Oblasť segmentácie objektov sa neustále vyvíja a neustále sa objavujú nové techniky a aplikácie. Medzi kľúčové budúce trendy patria:

• Slabo riadená a neriadená segmentácia: Vývoj metód, ktoré sa dokážu naučiť segmentovať objekty z obmedzených alebo žiadnych označených dát. To by výrazne znížilo náklady a úsilie potrebné na trénovanie segmentačných modelov.
• 3D segmentácia: Rozšírenie segmentačných techník na 3D dáta, ako sú mračná bodov a objemové obrazy. To by umožnilo aplikácie ako 3D porozumenie scéne, 3D lekárske zobrazovanie a 3D robotika.
• Segmentácia v reálnom čase: Vývoj segmentačných modelov, ktoré môžu bežať v reálnom čase na vstavaných zariadeniach, čo umožňuje aplikácie ako autonómne riadenie, robotika a rozšírená realita.
• Vysvetliteľná AI (XAI) pre segmentáciu: Vývoj metód, ktoré dokážu vysvetliť rozhodnutia prijaté segmentačnými modelmi, čím sa stávajú transparentnejšími a dôveryhodnejšími. Toto je obzvlášť dôležité v aplikáciách ako lekárske zobrazovanie a autonómne riadenie, kde je kľúčové pochopiť, prečo model urobil konkrétnu predikciu.
• Generatívne modely pre segmentáciu: Používanie generatívnych modelov, ako sú generatívne adverzné siete (GAN), na generovanie syntetických segmentačných dát. Toto sa môže použiť na rozšírenie existujúcich dátových súborov alebo na vytvorenie úplne nových dátových súborov pre špecifické segmentačné úlohy.

Záver

Segmentácia objektov je výkonná a všestranná technika, ktorá transformuje širokú škálu odvetví. Keďže sa táto oblasť naďalej vyvíja, môžeme v budúcnosti očakávať ešte viac inovatívnych aplikácií segmentácie objektov. Od zlepšovania lekárskych diagnóz po umožnenie bezpečnejších autonómnych áut a efektívnejších poľnohospodárskych postupov je segmentácia objektov pripravená zohrať významnú úlohu pri formovaní budúcnosti technológie.

Tento sprievodca poskytuje komplexný prehľad segmentácie objektov, pokrýva jej základy, techniky, aplikácie, výzvy a budúce trendy. Porozumením tu prezentovaných konceptov môžete získať cenné poznatky o tejto vzrušujúcej oblasti a preskúmať jej potenciál pri riešení problémov reálneho sveta.

Ďalšie zdroje:

• Odborné články na arXiv (hľadajte „object segmentation“ alebo „image segmentation“)
• Online kurzy на platformách Coursera, edX a Udacity
• Open-source knižnice pre počítačové videnie ako OpenCV a TensorFlow