Комп'ютерне бачення: поглиблений огляд сегментації об'єктів

Комп'ютерне бачення, галузь штучного інтелекту, дає змогу машинам "бачити" та інтерпретувати зображення подібно до людей. В основі комп'ютерного зору лежить прагнення алгоритмів розуміти та отримувати значущі висновки з візуальних даних. Одним з фундаментальних завдань у комп'ютерному зорі є сегментація об'єктів, процес, який виходить за межі простого визначення об'єктів на зображенні; він передбачає точне окреслення меж кожного об'єкта, піксель за пікселем.

Що таке сегментація об'єктів?

Сегментація об'єктів, також відома як сегментація зображень, – це процес розбиття цифрового зображення на кілька сегментів (наборів пікселів). Зокрема, сегментація об'єктів призначає мітку кожному пікселю на зображенні таким чином, щоб пікселі з однаковою міткою мали певні характеристики. Ці характеристики можуть бути кольором, інтенсивністю, текстурою або розташуванням. Мета полягає у спрощенні та/або зміні представлення зображення на щось більш значуще та легше для аналізу.

На відміну від виявлення об'єктів, яке лише визначає наявність та розташування об'єктів (часто за допомогою обмежувальних рамок), сегментація об'єктів забезпечує набагато детальніше розуміння зображення. Вона дозволяє проводити детальний аналіз, забезпечуючи застосування, які вимагають точних меж об'єктів, таких як:

• Медична візуалізація: Виявлення та сегментація пухлин, органів та інших анатомічних структур.
• Автономне водіння: Окреслення доріг, транспортних засобів, пішоходів та інших об'єктів у навколишньому середовищі.
• Робототехніка: Надання роботам можливості взаємодіяти з об'єктами у своєму середовищі з більшою точністю.
• Аналіз супутникових зображень: Визначення та класифікація різних типів земного покриву (наприклад, ліси, водойми, міські території).
• Редагування та маніпулювання зображеннями: Точне виділення та зміна певних об'єктів на зображенні.

Типи сегментації об'єктів

Існує переважно два основних типи сегментації об'єктів:

Семантична сегментація

Семантична сегментація класифікує кожен піксель на зображенні у певну категорію або клас. Вона відповідає на питання: "До якого типу об'єкта належить кожен піксель?" У семантичній сегментації всі пікселі, що належать до одного класу об'єктів, отримують одну й ту саму мітку, незалежно від того, чи є вони екземплярами одного й того самого об'єкта. Наприклад, у сцені з кількома автомобілями, всі пікселі автомобілів будуть позначені як "автомобіль". Алгоритм розуміє, що знаходиться на зображенні на рівні пікселів.

Приклад: У сценарії автономного автомобіля семантична сегментація визначить всі пікселі, що належать дорозі, тротуарам, автомобілям, пішоходам та дорожнім знакам. Головне, що вона не робить розрізнень між *різними* автомобілями – всі вони просто "автомобіль".

Сегментація екземплярів

Сегментація екземплярів робить крок вперед у порівнянні з семантичною сегментацією, не тільки класифікуючи кожен піксель, але й розрізняючи окремі екземпляри одного й того ж класу об'єктів. Вона відповідає на питання: "До якого конкретного екземпляра об'єкта належить кожен піксель?" По суті, вона поєднує виявлення об'єктів (визначення окремих об'єктів) із семантичною сегментацією (класифікація пікселів). Кожен ідентифікований об'єкт отримує унікальний ідентифікатор. Сегментація екземплярів корисна, коли вам потрібно підрахувати об'єкти або розрізняти їх.

Приклад: У тому ж сценарії автономного автомобіля сегментація екземплярів не тільки визначить всі пікселі, що належать автомобілям, але й розрізнить кожен окремий автомобіль. Кожному автомобілю буде присвоєно унікальний ідентифікатор, що дозволить системі відстежувати та розуміти переміщення окремих транспортних засобів.

Методи сегментації об'єктів

З роками було розроблено різні методи сегментації об'єктів. Їх можна узагальнено класифікувати на:

• Традиційні методи обробки зображень: Ці методи часто покладаються на створені вручну функції та алгоритми.
• Методи на основі глибокого навчання: Ці методи використовують потужність нейронних мереж для вивчення складних шаблонів з даних.

Традиційні методи обробки зображень

Ці методи, хоч і старіші, все ще цінні в певних сценаріях завдяки своїй простоті та обчислювальній ефективності.

• Порогове значення: Це найпростіший метод сегментації. Він передбачає розбиття зображення на основі значень інтенсивності пікселів. Пікселі вище певного порогу відносяться до одного класу, тоді як пікселі нижче порогу відносяться до іншого. Глобальне порогове значення використовує один поріг для всього зображення, тоді як адаптивне порогове значення регулює поріг на основі локальних характеристик зображення.
• Сегментація на основі країв: Цей підхід базується на виявленні країв або меж між різними областями на зображенні. Алгоритми виявлення країв (наприклад, Sobel, Canny) використовуються для визначення пікселів, де відбуваються значні зміни інтенсивності. Виявлені краї потім з'єднуються разом, утворюючи замкнуті межі, які визначають сегменти.
• Сегментація на основі регіонів: Цей метод групує пікселі зі схожими характеристиками в регіони. Розростання регіону починається з пікселя-насіння та ітеративно додає сусідні пікселі, які відповідають певним критеріям (наприклад, схожість за кольором або інтенсивністю). Розділення та об'єднання регіонів починається з усього зображення як одного регіону та ітеративно розділяє його на менші регіони, поки не буде досягнуто певних критеріїв.
• Сегментація на основі кластеризації: Алгоритми, такі як кластеризація K-means, можуть бути використані для групування пікселів на основі їхніх особливостей (наприклад, колір, текстура) у кластери. Кожен кластер представляє окремий сегмент на зображенні.

Методи на основі глибокого навчання

Глибоке навчання здійснило революцію в сегментації об'єктів, забезпечуючи значне покращення точності та продуктивності. Моделі глибокого навчання можуть автоматично вивчати складні функції з даних, усуваючи потребу в створених вручну функціях. Ці методи зараз є домінуючим підходом до сегментації об'єктів у багатьох додатках.

• Повністю згорткові мережі (FCN): FCN – це тип нейронної мережі, який спеціально розроблений для попіксельного прогнозування. Вони замінюють повністю зв'язані шари у традиційних згорткових нейронних мережах (CNN) згортковими шарами, дозволяючи їм обробляти зображення довільних розмірів і створювати карти сегментації як вихідні дані. FCN є основою для багатьох інших моделей сегментації на основі глибокого навчання.
• U-Net: U-Net – це популярна архітектура на основі FCN, яка широко використовується в сегментації медичних зображень. Вона має U-подібну архітектуру, що складається з шляху кодування (зниження дискретизації) та шляху декодування (підвищення дискретизації). Шлях кодування захоплює контекстну інформацію, тоді як шлях декодування відновлює просторову роздільну здатність. Пропускання зв'язків між шляхами кодування та декодування допомагає зберегти деталізовану інформацію.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN – це потужна модель для сегментації екземплярів. Вона розширює Faster R-CNN, популярну модель виявлення об'єктів, додаючи гілку, яка прогнозує маску сегментації для кожного виявленого об'єкта. Mask R-CNN може одночасно виявляти об'єкти та сегментувати їх на рівні пікселів.
• DeepLab: DeepLab – це серія моделей семантичної сегментації, які використовують атрофні згортки (також відомі як дилатовані згортки) для захоплення багатомасштабної контекстної інформації. Атрофні згортки дозволяють мережі мати більше рецептивне поле, не збільшуючи кількість параметрів. Моделі DeepLab також використовують атрофне просторове пірамідальне об'єднання (ASPP) для агрегування функцій у різних масштабах.
• Трансформери для сегментації: Нещодавно архітектури трансформаторів, які були дуже успішними в обробці природної мови, адаптуються для завдань комп'ютерного зору, включаючи сегментацію об'єктів. Трансформери можуть захоплювати довгострокові залежності на зображеннях, що може бути корисним для завдань сегментації. Приклади включають SegFormer та Swin Transformer.

Застосування сегментації об'єктів

Сегментація об'єктів має широкий спектр застосувань у різних галузях, впливаючи на все: від охорони здоров'я до сільського господарства.

Медична візуалізація

У медичній візуалізації сегментація об'єктів відіграє вирішальну роль у:

• Виявлення та сегментація пухлин: Точне окреслення меж пухлин на медичних зображеннях (наприклад, МРТ, КТ-скани) для допомоги в діагностиці, плануванні лікування та моніторингу. Наприклад, сегментація пухлин головного мозку для керівництва хірургічною резекцією або променевою терапією.
• Сегментація органів: Ідентифікація та сегментація органів (наприклад, серце, печінка, легені) для аналізу їхньої структури та функції. Це може бути використано для оцінки здоров'я органів, виявлення аномалій та планування хірургічних процедур.
• Сегментація клітин: Сегментація окремих клітин на мікроскопічних зображеннях для вивчення морфології клітин, підрахунку клітин та аналізу поведінки клітин. Це важливо для відкриття ліків, діагностики захворювань та фундаментальних біологічних досліджень.

Автономне водіння

Для безпілотних автомобілів сегментація об'єктів необхідна для:

• Сегментація доріг: Визначення області дороги, придатної для водіння, для забезпечення безпечної навігації.
• Виявлення та сегментація транспортних засобів: Виявлення та сегментація інших транспортних засобів на дорозі для уникнення зіткнень.
• Виявлення та сегментація пішоходів: Виявлення та сегментація пішоходів для забезпечення їхньої безпеки.
• Розпізнавання дорожніх знаків і світлофорів: Визначення та сегментація дорожніх знаків і світлофорів для дотримання правил дорожнього руху.

Робототехніка

Сегментація об'єктів надає роботам можливості:

• Розпізнавання та маніпулювання об'єктами: Визначення та сегментація об'єктів у середовищі робота, щоб він міг їх захоплювати та маніпулювати ними. Це важливо для таких завдань, як підбирання та розміщення об'єктів, складання виробів та проведення операцій.
• Розуміння сцени: Розуміння планування та структури середовища робота, щоб він міг більш ефективно навігувати та взаємодіяти зі світом.
• Виявлення дефектів у виробництві: Визначення та сегментація дефектів у вироблених виробах для покращення контролю якості.

Сільське господарство

Сегментація об'єктів використовується в сільському господарстві для:

• Моніторингу посівів: Моніторинг здоров'я та росту культур шляхом сегментації зображень полів, отриманих з дронів або супутників. Це може бути використано для виявлення захворювань, шкідників та дефіциту поживних речовин.
• Виявлення бур'янів: Визначення та сегментація бур'янів на полях для забезпечення цілеспрямованого внесення гербіцидів. Це зменшує кількість використовуваного гербіциду та мінімізує вплив на навколишнє середовище.
• Збір фруктів та овочів: Визначення та сегментація стиглих фруктів та овочів для забезпечення автоматизованого збору врожаю.

Аналіз супутникових зображень

У дистанційному зондуванні сегментація об'єктів може бути використана для:

• Класифікації земного покриву: Класифікація різних типів земного покриву (наприклад, ліси, водойми, міські райони) шляхом сегментації супутникових зображень. Це важливо для моніторингу навколишнього середовища, міського планування та управління ресурсами.
• Моніторинг вирубки лісів: Виявлення та моніторинг вирубки лісів шляхом сегментації супутникових зображень для визначення областей, де ліси були вирубані.
• Оцінка стихійного лиха: Оцінка збитків, спричинених стихійними лихами (наприклад, повені, землетруси), шляхом сегментації супутникових зображень для визначення постраждалих районів.

Редагування та маніпулювання зображеннями

Сегментація об'єктів дозволяє проводити точне редагування:

• Видалення фону: Точне виділення та видалення фону зображення.
• Заміна об'єкта: Заміна одного об'єкта на зображенні іншим об'єктом.
• Перенесення стилю: Застосування стилю одного зображення до іншого зображення, зберігаючи вміст вихідного зображення.

Проблеми сегментації об'єктів

Незважаючи на значний прогрес, досягнутий у сегментації об'єктів, залишаються деякі проблеми:

• Оклюзія: Об'єкти, які частково приховані або оклюдовані іншими об'єктами, можуть бути важко точно сегментувати.
• Зміни освітлення та погодних умов: Зміни освітлення та погодних умов можуть значно впливати на зовнішній вигляд об'єктів, ускладнюючи їхню послідовну сегментацію.
• Внутрішньокласова мінливість: Об'єкти в межах одного класу можуть мати значні зміни форми, розміру та зовнішнього вигляду, ускладнюючи розробку моделей, які можуть добре узагальнюватись у всіх екземплярах. Розгляньте різноманітність порід собак; кожна з них може мати унікальні риси, але всі їх потрібно правильно ідентифікувати як «собака».
• Обчислювальна вартість: Моделі сегментації на основі глибокого навчання можуть бути обчислювально дорогими для навчання та запуску, вимагаючи значних апаратних ресурсів.
• Потреба у великих обсягах розмічених даних: Моделі глибокого навчання зазвичай потребують великої кількості розмічених даних для досягнення хорошої продуктивності. Створення та анотування великих наборів даних може бути трудомістким і дорогим.

Майбутні тенденції в сегментації об'єктів

Галузь сегментації об'єктів постійно розвивається, з'являються нові методи та програми. Деякі з ключових майбутніх тенденцій включають:

• Слабко контрольована та неконтрольована сегментація: Розробка методів, які можуть навчитися сегментувати об'єкти з обмеженими або зовсім не розміченими даними. Це значно зменшить вартість і зусилля, необхідні для навчання моделей сегментації.
• 3D сегментація: Розширення методів сегментації до 3D даних, таких як точкові хмари та об'ємні зображення. Це забезпечить такі програми, як 3D розуміння сцени, 3D медична візуалізація та 3D робототехніка.
• Сегментація в реальному часі: Розробка моделей сегментації, які можуть працювати в реальному часі на вбудованих пристроях, забезпечуючи такі програми, як автономне водіння, робототехніка та доповнена реальність.
• Пояснювальний ШІ (XAI) для сегментації: Розробка методів, які можуть пояснювати рішення, прийняті моделями сегментації, роблячи їх більш прозорими та надійними. Це особливо важливо в таких програмах, як медична візуалізація та автономне водіння, де дуже важливо розуміти, чому модель зробила певний прогноз.
• Генеративні моделі для сегментації: Використання генеративних моделей, таких як генеративні змагальні мережі (GAN), для створення синтетичних даних сегментації. Це можна використовувати для доповнення існуючих наборів даних або для створення абсолютно нових наборів даних для певних завдань сегментації.

Висновок

Сегментація об'єктів – це потужна та універсальна техніка, яка перетворює широкий спектр галузей. Оскільки галузь продовжує розвиватися, ми можемо очікувати ще більше інноваційних застосувань сегментації об'єктів у майбутньому. Від покращення медичних діагнозів до забезпечення безпечніших безпілотних автомобілів та більш ефективних сільськогосподарських практик, сегментація об'єктів має зіграти значну роль у формуванні майбутнього технологій.

Цей посібник містить вичерпний огляд сегментації об'єктів, охоплюючи її основи, методи, застосування, проблеми та майбутні тенденції. Розуміючи представлені тут концепції, ви можете отримати цінну інформацію в цій захоплюючій галузі та дослідити її потенціал для вирішення реальних проблем.

Подальше навчання:

• Наукові статті на arXiv (пошук за "сегментація об'єктів" або "сегментація зображень")
• Онлайн-курси на Coursera, edX та Udacity
• Бібліотеки комп'ютерного зору з відкритим вихідним кодом, такі як OpenCV та TensorFlow