คอมพิวเตอร์วิทัศน์: เจาะลึกการแบ่งส่วนวัตถุ

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer vision) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ ช่วยให้เครื่องจักรสามารถ "มองเห็น" และตีความภาพได้เหมือนกับที่มนุษย์ทำ โดยแก่นแท้แล้ว อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์วิทัศน์มุ่งมั่นที่จะทำความเข้าใจและดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลภาพ หนึ่งในงานพื้นฐานที่สำคัญที่สุดในคอมพิวเตอร์วิทัศน์คือ การแบ่งส่วนวัตถุ (object segmentation) ซึ่งเป็นกระบวนการที่ไปไกลกว่าแค่การระบุวัตถุในภาพ แต่ยังเกี่ยวข้องกับการกำหนดขอบเขตของแต่ละวัตถุอย่างแม่นยำในระดับพิกเซลต่อพิกเซล

การแบ่งส่วนวัตถุคืออะไร?

การแบ่งส่วนวัตถุ หรือที่เรียกว่า การแบ่งส่วนรูปภาพ (image segmentation) คือกระบวนการแบ่งภาพดิจิทัลออกเป็นหลายๆ ส่วน (ชุดของพิกเซล) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การแบ่งส่วนวัตถุจะกำหนดป้ายกำกับให้กับทุกพิกเซลในภาพ โดยพิกเซลที่มีป้ายกำกับเดียวกันจะมีลักษณะบางอย่างร่วมกัน ลักษณะเหล่านี้อาจเป็นสี ความเข้ม พื้นผิว หรือตำแหน่ง เป้าหมายคือเพื่อทำให้การแสดงภาพง่ายขึ้นและ/หรือเปลี่ยนแปลงไปสู่สิ่งที่สื่อความหมายและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น

ซึ่งแตกต่างจากการตรวจจับวัตถุ (object detection) ที่เพียงแค่ระบุการมีอยู่และตำแหน่งของวัตถุ (มักใช้กรอบสี่เหลี่ยม) การแบ่งส่วนวัตถุให้ความเข้าใจในภาพที่ละเอียดกว่ามาก ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างละเอียด ทำให้สามารถประยุกต์ใช้ในงานที่ต้องการขอบเขตของวัตถุที่แม่นยำได้ เช่น:

• การถ่ายภาพทางการแพทย์: การระบุและแบ่งส่วนเนื้องอก อวัยวะ และโครงสร้างทางกายวิภาคอื่นๆ
• การขับขี่อัตโนมัติ: การกำหนดขอบเขตของถนน ยานพาหนะ คนเดินเท้า และวัตถุอื่นๆ ในสภาพแวดล้อม
• วิทยาการหุ่นยนต์: ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถโต้ตอบกับวัตถุในสภาพแวดล้อมได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
• การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม: การระบุและจำแนกประเภทการปกคลุมของดินที่แตกต่างกัน (เช่น ป่าไม้ แหล่งน้ำ พื้นที่เมือง)
• การแก้ไขและตกแต่งภาพ: การเลือกและแก้ไขวัตถุเฉพาะภายในภาพได้อย่างแม่นยำ

ประเภทของการแบ่งส่วนวัตถุ

การแบ่งส่วนวัตถุมีสองประเภทหลักๆ คือ:

การแบ่งส่วนเชิงความหมาย (Semantic Segmentation)

การแบ่งส่วนเชิงความหมายจะจำแนกแต่ละพิกเซลในภาพออกเป็นหมวดหมู่หรือคลาสที่เฉพาะเจาะจง มันตอบคำถามที่ว่า: "แต่ละพิกเซลเป็นส่วนหนึ่งของวัตถุประเภทใด?" ในการแบ่งส่วนเชิงความหมาย พิกเซลทั้งหมดที่อยู่ในคลาสวัตถุเดียวกันจะได้รับป้ายกำกับเดียวกัน โดยไม่คำนึงว่าจะเป็นวัตถุคนละชิ้นกันหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ในฉากที่มีรถยนต์หลายคัน พิกเซลทั้งหมดที่เป็นรถยนต์จะถูกระบุว่าเป็น "รถยนต์" อัลกอริทึมจะเข้าใจว่ามีอะไรอยู่ในภาพในระดับพิกเซล

ตัวอย่าง: ในสถานการณ์ของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ การแบ่งส่วนเชิงความหมายจะระบุพิกเซลทั้งหมดที่เป็นส่วนของถนน ทางเท้า รถยนต์ คนเดินเท้า และป้ายจราจร จุดสำคัญคือมันไม่ได้แยกแยะระหว่างรถยนต์ *แต่ละคัน* – ทั้งหมดเป็นเพียง "รถยนต์"

การแบ่งส่วนเชิงอินสแตนซ์ (Instance Segmentation)

การแบ่งส่วนเชิงอินสแตนซ์พัฒนาไปอีกขั้นจากการแบ่งส่วนเชิงความหมาย โดยไม่เพียงแต่จำแนกแต่ละพิกเซล แต่ยังแยกแยะระหว่างอินสแตนซ์ (ชิ้น) ของวัตถุในคลาสเดียวกันด้วย มันตอบคำถามที่ว่า: "แต่ละพิกเซลเป็นของวัตถุชิ้นใดชิ้นหนึ่งโดยเฉพาะ?" โดยพื้นฐานแล้ว มันคือการรวมการตรวจจับวัตถุ (การระบุวัตถุแต่ละชิ้น) เข้ากับการแบ่งส่วนเชิงความหมาย (การจำแนกพิกเซล) วัตถุแต่ละชิ้นที่ระบุได้จะได้รับ ID ที่ไม่ซ้ำกัน การแบ่งส่วนเชิงอินสแตนซ์มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการนับจำนวนวัตถุหรือแยกแยะระหว่างวัตถุเหล่านั้น

ตัวอย่าง: ในสถานการณ์ของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติเดียวกัน การแบ่งส่วนเชิงอินสแตนซ์ไม่เพียงแต่จะระบุพิกเซลทั้งหมดที่เป็นของรถยนต์ แต่ยังแยกแยะระหว่างรถยนต์แต่ละคันด้วย รถยนต์แต่ละคันจะได้รับ ID ที่ไม่ซ้ำกัน ทำให้ระบบสามารถติดตามและทำความเข้าใจการเคลื่อนที่ของยานพาหนะแต่ละคันได้

เทคนิคสำหรับการแบ่งส่วนวัตถุ

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีการพัฒนาเทคนิคต่างๆ สำหรับการแบ่งส่วนวัตถุ ซึ่งสามารถจำแนกได้อย่างกว้างๆ เป็น:

• เทคนิคการประมวลผลภาพแบบดั้งเดิม: วิธีการเหล่านี้มักอาศัยคุณลักษณะและอัลกอริทึมที่สร้างขึ้นด้วยมือ
• เทคนิคที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก: วิธีการเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากพลังของโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูล

เทคนิคการประมวลผลภาพแบบดั้งเดิม

เทคนิคเหล่านี้แม้จะเก่ากว่า แต่ก็ยังมีคุณค่าในบางสถานการณ์เนื่องจากความเรียบง่ายและประสิทธิภาพในการคำนวณ

• การกำหนดค่าขีดแบ่ง (Thresholding): นี่เป็นวิธีการแบ่งส่วนที่ง่ายที่สุด เกี่ยวข้องกับการแบ่งภาพตามค่าความเข้มของพิกเซล พิกเซลที่มีค่าสูงกว่าค่าขีดแบ่งที่กำหนดจะถูกจัดอยู่ในคลาสหนึ่ง ในขณะที่พิกเซลที่ต่ำกว่าจะถูกจัดอยู่ในอีกคลาสหนึ่ง การกำหนดค่าขีดแบ่งแบบโกลบอล (Global thresholding) ใช้ค่าขีดแบ่งเดียวสำหรับทั้งภาพ ในขณะที่การกำหนดค่าขีดแบ่งแบบปรับได้ (adaptive thresholding) จะปรับค่าขีดแบ่งตามลักษณะเฉพาะของภาพในแต่ละพื้นที่
• การแบ่งส่วนโดยใช้ขอบ (Edge-Based Segmentation): แนวทางนี้อาศัยการตรวจจับขอบหรือขอบเขตระหว่างพื้นที่ต่างๆ ในภาพ อัลกอริทึมการตรวจจับขอบ (เช่น Sobel, Canny) ถูกนำมาใช้เพื่อระบุพิกเซลที่มีการเปลี่ยนแปลงความเข้มอย่างมีนัยสำคัญ จากนั้นขอบที่ตรวจพบจะถูกเชื่อมต่อกันเพื่อสร้างขอบเขตปิด ซึ่งเป็นตัวกำหนดส่วนต่างๆ
• การแบ่งส่วนโดยใช้พื้นที่ (Region-Based Segmentation): วิธีนี้จะจัดกลุ่มพิกเซลที่มีลักษณะคล้ายกันเข้าไว้ในพื้นที่เดียวกัน การขยายพื้นที่ (Region growing) เริ่มต้นด้วยพิกเซลเมล็ดพันธุ์ (seed pixel) และเพิ่มพิกเซลข้างเคียงที่ตรงตามเกณฑ์บางอย่าง (เช่น ความคล้ายคลึงกันของสีหรือความเข้ม) เข้าไปเรื่อยๆ การแบ่งและรวมพื้นที่ (Region splitting and merging) เริ่มต้นด้วยภาพทั้งหมดเป็นพื้นที่เดียวแล้วค่อยๆ แบ่งออกเป็นพื้นที่ย่อยๆ จนกว่าจะเป็นไปตามเกณฑ์ที่กำหนด
• การแบ่งส่วนโดยใช้การจัดกลุ่ม (Clustering-Based Segmentation): อัลกอริทึมเช่น K-means clustering สามารถใช้เพื่อจัดกลุ่มพิกเซลตามคุณลักษณะ (เช่น สี, พื้นผิว) ออกเป็นกลุ่มๆ (cluster) แต่ละกลุ่มจะแทนส่วนที่แตกต่างกันในภาพ

เทคนิคที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกได้ปฏิวัติการแบ่งส่วนวัตถุ ทำให้เกิดการปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเรียนรู้คุณลักษณะที่ซับซ้อนจากข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ ทำให้ไม่จำเป็นต้องสร้างคุณลักษณะด้วยมือ ปัจจุบันเทคนิคเหล่านี้เป็นแนวทางหลักสำหรับการแบ่งส่วนวัตถุในการใช้งานจำนวนมาก

• Fully Convolutional Networks (FCNs): FCNs เป็นโครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการทำนายแบบพิกเซลต่อพิกเซล โดยจะแทนที่ชั้น fully connected ในโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNNs) แบบดั้งเดิมด้วยชั้นคอนโวลูชัน ทำให้สามารถประมวลผลภาพขนาดใดก็ได้และสร้างแผนที่การแบ่งส่วน (segmentation maps) เป็นผลลัพธ์ FCNs เป็นรากฐานสำหรับโมเดลการแบ่งส่วนที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ อีกมากมาย
• U-Net: U-Net เป็นสถาปัตยกรรมที่ใช้ FCN ซึ่งเป็นที่นิยมและใช้กันอย่างแพร่หลายในการแบ่งส่วนภาพทางการแพทย์ มีสถาปัตยกรรมรูปตัว U ประกอบด้วยเส้นทางการเข้ารหัส (downsampling) และเส้นทางการถอดรหัส (upsampling) เส้นทางการเข้ารหัสจะจับข้อมูลบริบท ในขณะที่เส้นทางการถอดรหัสจะกู้คืนความละเอียดเชิงพื้นที่ การเชื่อมต่อแบบข้าม (skip connections) ระหว่างเส้นทางการเข้ารหัสและถอดรหัสช่วยรักษารายละเอียดปลีกย่อยได้
• Mask R-CNN: Mask R-CNN เป็นโมเดลที่ทรงพลังสำหรับการแบ่งส่วนเชิงอินสแตนซ์ โดยขยายมาจาก Faster R-CNN ซึ่งเป็นโมเดลตรวจจับวัตถุยอดนิยม โดยการเพิ่มแขนงที่ทำนายหน้ากากการแบ่งส่วน (segmentation mask) สำหรับวัตถุแต่ละชิ้นที่ตรวจพบ Mask R-CNN สามารถตรวจจับวัตถุและแบ่งส่วนวัตถุในระดับพิกเซลได้พร้อมกัน
• DeepLab: DeepLab เป็นชุดโมเดลการแบ่งส่วนเชิงความหมายที่ใช้ atrous convolutions (หรือที่เรียกว่า dilated convolutions) เพื่อจับข้อมูลบริบทหลายระดับ Atrous convolutions ช่วยให้เครือข่ายมีขอบเขตการรับรู้ (receptive field) ที่ใหญ่ขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ โมเดล DeepLab ยังใช้ atrous spatial pyramid pooling (ASPP) เพื่อรวบรวมคุณลักษณะในระดับต่างๆ
• Transformers for Segmentation: เมื่อไม่นานมานี้ สถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งประสบความสำเร็จอย่างสูงในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ กำลังถูกนำมาปรับใช้กับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ รวมถึงการแบ่งส่วนวัตถุ Transformer สามารถจับความสัมพันธ์ระยะไกลในภาพได้ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่องานแบ่งส่วน ตัวอย่างเช่น SegFormer และ Swin Transformer

การประยุกต์ใช้การแบ่งส่วนวัตถุ

การแบ่งส่วนวัตถุมีการประยุกต์ใช้ที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งส่งผลกระทบต่อทุกสิ่งตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการเกษตร

การถ่ายภาพทางการแพทย์

ในการถ่ายภาพทางการแพทย์ การแบ่งส่วนวัตถุมีบทบาทสำคัญใน:

• การตรวจจับและแบ่งส่วนเนื้องอก: การกำหนดขอบเขตของเนื้องอกอย่างแม่นยำในภาพทางการแพทย์ (เช่น MRI, CT scan) เพื่อช่วยในการวินิจฉัย การวางแผนการรักษา และการติดตามผล ตัวอย่างเช่น การแบ่งส่วนเนื้องอกในสมองเพื่อเป็นแนวทางในการผ่าตัดหรือการฉายรังสีรักษา
• การแบ่งส่วนอวัยวะ: การระบุและแบ่งส่วนอวัยวะ (เช่น หัวใจ ตับ ปอด) เพื่อวิเคราะห์โครงสร้างและการทำงาน ซึ่งสามารถใช้ในการประเมินสุขภาพของอวัยวะ ตรวจจับความผิดปกติ และวางแผนการผ่าตัด
• การแบ่งส่วนเซลล์: การแบ่งส่วนเซลล์แต่ละเซลล์ในภาพจากกล้องจุลทรรศน์เพื่อศึกษารูปร่างของเซลล์ นับจำนวนเซลล์ และวิเคราะห์พฤติกรรมของเซลล์ ซึ่งมีความสำคัญต่อการค้นคว้ายา การวินิจฉัยโรค และการวิจัยทางชีววิทยาพื้นฐาน

การขับขี่อัตโนมัติ

สำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเอง การแบ่งส่วนวัตถุมีความจำเป็นสำหรับ:

• การแบ่งส่วนถนน: การระบุพื้นที่ที่สามารถขับขี่ได้บนถนนเพื่อช่วยให้การนำทางปลอดภัย
• การตรวจจับและแบ่งส่วนยานพาหนะ: การตรวจจับและแบ่งส่วนยานพาหนะอื่นๆ บนท้องถนนเพื่อหลีกเลี่ยงการชน
• การตรวจจับและแบ่งส่วนคนเดินเท้า: การตรวจจับและแบ่งส่วนคนเดินเท้าเพื่อความปลอดภัยของพวกเขา
• การจดจำป้ายจราจรและสัญญาณไฟจราจร: การระบุและแบ่งส่วนป้ายจราจรและสัญญาณไฟจราจรเพื่อปฏิบัติตามกฎจราจร

วิทยาการหุ่นยนต์

การแบ่งส่วนวัตถุช่วยให้หุ่นยนต์สามารถ:

• การจดจำและจัดการวัตถุ: การระบุและแบ่งส่วนวัตถุในสภาพแวดล้อมของหุ่นยนต์เพื่อให้สามารถจับและจัดการกับวัตถุเหล่านั้นได้ ซึ่งมีความสำคัญสำหรับงานต่างๆ เช่น การหยิบและวางวัตถุ การประกอบผลิตภัณฑ์ และการผ่าตัด
• ความเข้าใจในฉาก: การทำความเข้าใจโครงสร้างและการจัดวางสภาพแวดล้อมของหุ่นยนต์เพื่อให้สามารถนำทางและโต้ตอบกับโลกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การตรวจจับข้อบกพร่องในการผลิต: การระบุและแบ่งส่วนข้อบกพร่องในผลิตภัณฑ์ที่ผลิตขึ้นเพื่อปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ

การเกษตร

การแบ่งส่วนวัตถุถูกนำมาใช้ในการเกษตรสำหรับ:

• การติดตามพืชผล: การติดตามสุขภาพและการเจริญเติบโตของพืชผลโดยการแบ่งส่วนภาพของทุ่งนาที่ถ่ายจากโดรนหรือดาวเทียม ซึ่งสามารถใช้ในการตรวจจับโรค ศัตรูพืช และการขาดสารอาหาร
• การตรวจจับวัชพืช: การระบุและแบ่งส่วนวัชพืชในทุ่งนาเพื่อให้สามารถใช้ยาฆ่าวัชพืชได้อย่างตรงจุด ซึ่งจะช่วยลดปริมาณยาฆ่าวัชพืชที่ใช้และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
• การเก็บเกี่ยวผักและผลไม้: การระบุและแบ่งส่วนผลไม้และผักที่สุกงอมเพื่อให้สามารถเก็บเกี่ยวโดยอัตโนมัติได้

การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม

ในการสำรวจระยะไกล (remote sensing) การแบ่งส่วนวัตถุสามารถใช้สำหรับ:

• การจำแนกประเภทการปกคลุมของดิน: การจำแนกประเภทการปกคลุมของดินที่แตกต่างกัน (เช่น ป่าไม้ แหล่งน้ำ พื้นที่เมือง) โดยการแบ่งส่วนภาพถ่ายดาวเทียม ซึ่งมีความสำคัญต่อการตรวจสอบสิ่งแวดล้อม การวางผังเมือง และการจัดการทรัพยากร
• การตรวจสอบการตัดไม้ทำลายป่า: การตรวจจับและติดตามการตัดไม้ทำลายป่าโดยการแบ่งส่วนภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อระบุพื้นที่ที่ป่าไม้ถูกถาง
• การประเมินความเสียหายจากภัยพิบัติ: การประเมินความเสียหายที่เกิดจากภัยธรรมชาติ (เช่น น้ำท่วม แผ่นดินไหว) โดยการแบ่งส่วนภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อระบุพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบ

การแก้ไขและตกแต่งภาพ

การแบ่งส่วนวัตถุช่วยให้สามารถแก้ไขได้อย่างแม่นยำ:

• การลบพื้นหลัง: การเลือกและลบพื้นหลังของภาพอย่างแม่นยำ
• การแทนที่วัตถุ: การแทนที่วัตถุหนึ่งในภาพด้วยวัตถุอื่น
• การถ่ายโอนสไตล์: การนำสไตล์ของภาพหนึ่งไปใช้กับอีกภาพหนึ่งโดยยังคงเนื้อหาของภาพต้นฉบับไว้

ความท้าทายในการแบ่งส่วนวัตถุ

แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมากในการแบ่งส่วนวัตถุ แต่ก็ยังคงมีความท้าทายหลายประการ:

• การบดบัง (Occlusion): วัตถุที่ถูกซ่อนหรือบดบังบางส่วนโดยวัตถุอื่นอาจเป็นเรื่องยากที่จะแบ่งส่วนได้อย่างแม่นยำ
• ความผันแปรของสภาพแสงและสภาพอากาศ: การเปลี่ยนแปลงของแสงและสภาพอากาศสามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อลักษณะของวัตถุ ทำให้ยากต่อการแบ่งส่วนอย่างสม่ำเสมอ
• ความแปรปรวนภายในคลาสเดียวกัน: วัตถุภายในคลาสเดียวกันอาจมีความแปรปรวนอย่างมากในเรื่องรูปร่าง ขนาด และลักษณะภายนอก ทำให้ยากต่อการพัฒนาโมเดลที่สามารถทำงานได้ดีกับทุกอินสแตนซ์ ลองพิจารณาสุนัขหลากหลายสายพันธุ์ แต่ละสายพันธุ์อาจมีลักษณะเฉพาะตัว แต่ทั้งหมดต้องถูกระบุว่าเป็น "สุนัข" อย่างถูกต้อง
• ต้นทุนการคำนวณ: โมเดลการแบ่งส่วนที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกอาจมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูงทั้งในการฝึกสอนและการใช้งาน ซึ่งต้องการทรัพยากรฮาร์ดแวร์จำนวนมาก
• ความต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมาก: โดยทั่วไปแล้ว โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดี การสร้างและใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง

แนวโน้มในอนาคตของการแบ่งส่วนวัตถุ

สาขาการแบ่งส่วนวัตถุกำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีเทคนิคและการประยุกต์ใช้ใหม่ๆ เกิดขึ้นตลอดเวลา แนวโน้มสำคัญในอนาคตบางประการได้แก่:

• การแบ่งส่วนแบบมีการสอนน้อยและไม่มีการสอน (Weakly supervised and unsupervised segmentation): การพัฒนาวิธีการที่สามารถเรียนรู้ที่จะแบ่งส่วนวัตถุจากข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำกัดหรือไม่มีเลย ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนและความพยายามที่จำเป็นในการฝึกสอนโมเดลการแบ่งส่วนได้อย่างมาก
• การแบ่งส่วนแบบ 3 มิติ (3D segmentation): การขยายเทคนิคการแบ่งส่วนไปยังข้อมูล 3 มิติ เช่น พอยต์คลาวด์ (point clouds) และภาพปริมาตร (volumetric images) ซึ่งจะช่วยให้สามารถประยุกต์ใช้ในงานต่างๆ เช่น ความเข้าใจฉาก 3 มิติ, การถ่ายภาพทางการแพทย์ 3 มิติ และวิทยาการหุ่นยนต์ 3 มิติ
• การแบ่งส่วนแบบเรียลไทม์ (Real-time segmentation): การพัฒนาโมเดลการแบ่งส่วนที่สามารถทำงานได้แบบเรียลไทม์บนอุปกรณ์ฝังตัว ทำให้สามารถประยุกต์ใช้ในงานต่างๆ เช่น การขับขี่อัตโนมัติ วิทยาการหุ่นยนต์ และความเป็นจริงเสริม (augmented reality)
• ปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้ (Explainable AI - XAI) สำหรับการแบ่งส่วน: การพัฒนาวิธีการที่สามารถอธิบายการตัดสินใจของโมเดลการแบ่งส่วน ทำให้มีความโปร่งใสและน่าเชื่อถือมากขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในการประยุกต์ใช้ เช่น การถ่ายภาพทางการแพทย์และการขับขี่อัตโนมัติ ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจว่าเหตุใดโมเดลจึงทำการคาดการณ์นั้นๆ
• โมเดลเชิงกำเนิดสำหรับการแบ่งส่วน (Generative models for segmentation): การใช้โมเดลเชิงกำเนิด เช่น Generative Adversarial Networks (GANs) เพื่อสร้างข้อมูลการแบ่งส่วนสังเคราะห์ ซึ่งสามารถใช้เพื่อเพิ่มชุดข้อมูลที่มีอยู่หรือสร้างชุดข้อมูลใหม่ทั้งหมดสำหรับงานแบ่งส่วนเฉพาะ

บทสรุป

การแบ่งส่วนวัตถุเป็นเทคนิคที่ทรงพลังและหลากหลายซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย ในขณะที่สาขานี้ยังคงพัฒนาต่อไป เราคาดหวังว่าจะได้เห็นการประยุกต์ใช้นวัตกรรมของการแบ่งส่วนวัตถุมากยิ่งขึ้นในอนาคต ตั้งแต่การปรับปรุงการวินิจฉัยทางการแพทย์ไปจนถึงการทำให้รถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเองปลอดภัยขึ้นและแนวทางการเกษตรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น การแบ่งส่วนวัตถุพร้อมที่จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของเทคโนโลยี

คู่มือนี้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของการแบ่งส่วนวัตถุ ครอบคลุมถึงพื้นฐาน เทคนิค การประยุกต์ใช้ ความท้าทาย และแนวโน้มในอนาคต การทำความเข้าใจแนวคิดที่นำเสนอในที่นี้จะช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้และสำรวจศักยภาพในการแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

แหล่งเรียนรู้เพิ่มเติม:

• เอกสารวิจัยบน arXiv (ค้นหา "object segmentation" หรือ "image segmentation")
• หลักสูตรออนไลน์บน Coursera, edX และ Udacity
• ไลบรารีคอมพิวเตอร์วิทัศน์โอเพนซอร์ส เช่น OpenCV และ TensorFlow