Kompyuter nigohi: Obyektlarni segmentatsiyalashning chuqur tahlili

Kompyuter nigohi, sun'iy intellekt sohasi bo'lib, mashinalarga xuddi odamlardek tasvirlarni "ko'rish" va talqin qilish imkonini beradi. Aslida, kompyuter nigohi algoritmlari vizual ma'lumotlardan mazmunli tushunchalarni anglash va chiqarishga harakat qiladi. Kompyuter nigohidagi asosiy vazifalardan biri bu obyektlarni segmentatsiyalash bo'lib, bu jarayon tasvirdagi obyektlarni shunchaki aniqlashdan tashqariga chiqadi; u har bir obyektning chegaralarini pikselma-piksel aniq belgilashni o'z ichiga oladi.

Obyektlarni segmentatsiyalash nima?

Obyektlarni segmentatsiyalash, shuningdek, tasvirni segmentatsiyalash deb ham ataladi, bu raqamli tasvirni bir nechta segmentlarga (piksellar to'plamiga) bo'lish jarayonidir. Aniqroq aytganda, obyektlarni segmentatsiyalash tasvirdagi har bir pikselga yorliq beradi, bunda bir xil yorliqqa ega piksellar ma'lum xususiyatlarga ega bo'ladi. Bu xususiyatlar rang, intensivlik, tekstura yoki joylashuv bo'lishi mumkin. Maqsad, tasvirni yanada mazmunli va tahlil qilish osonroq bo'lgan narsaga soddalashtirish va/yoki o'zgartirishdir.

Obyektlarni aniqlashdan (object detection) farqli o'laroq, u faqat obyektlarning mavjudligi va joylashuvini (ko'pincha chegaralovchi qutilar bilan) aniqlaydi, obyektlarni segmentatsiyalash esa tasvirni ancha batafsilroq tushunishni ta'minlaydi. U nozik donador tahlilga imkon beradi, bu esa quyidagi kabi aniq obyekt chegaralarini talab qiladigan ilovalarni yoqadi:

Tibbiy tasvirlash: O'smalar, organlar va boshqa anatomik tuzilmalarni aniqlash va segmentatsiyalash.
Avtonom haydash: Atrof-muhitdagi yo'llar, transport vositalari, piyodalar va boshqa obyektlarni belgilash.
Robototexnika: Robotlarga atrof-muhitdagi obyektlar bilan yuqori aniqlikda o'zaro ta'sir o'tkazish imkonini berish.
Sun'iy yo'ldosh tasvirlari tahlili: Turli yer qoplami turlarini (masalan, o'rmonlar, suv havzalari, shahar hududlari) aniqlash va tasniflash.
Tasvirni tahrirlash va manipulyatsiya qilish: Tasvir ichidagi ma'lum obyektlarni aniq tanlash va o'zgartirish.

Obyektlarni segmentatsiyalash turlari

Obyektlarni segmentatsiyalashning asosan ikki asosiy turi mavjud:

Semantik segmentatsiya

Semantik segmentatsiya tasvirdagi har bir pikselni ma'lum bir kategoriya yoki sinfga ajratadi. U "Har bir piksel qaysi turdagi obyektning bir qismi?" degan savolga javob beradi. Semantik segmentatsiyada, bir xil obyekt sinfiga tegishli barcha piksellar, ular bir xil obyektning nusxalari bo'lishidan qat'i nazar, bir xil yorliq bilan belgilanadi. Masalan, bir nechta mashina bo'lgan sahnada barcha mashina piksellari "mashina" deb belgilanadi. Algoritm tasvirda nima borligini piksel darajasida tushunadi.

Misol: Avtonom haydash mashinasi stsenariysida semantik segmentatsiya yo'l, piyodalar yo'laklari, mashinalar, piyodalar va yo'l belgilariga tegishli barcha piksellarni aniqlaydi. Eng muhim jihati shundaki, u *turli xil* mashinalarni farqlamaydi – ularning barchasi shunchaki "mashina" deb hisoblanadi.

Instansiyaviy segmentatsiya

Instansiyaviy segmentatsiya semantik segmentatsiyani bir qadam oldinga olib boradi, ya'ni u nafaqat har bir pikselni tasniflaydi, balki bir xil obyekt sinfining alohida nusxalarini ham farqlaydi. U "Har bir piksel qaysi aniq obyekt nusxasiga tegishli?" degan savolga javob beradi. Aslini olganda, u obyektni aniqlash (alohida obyektlarni aniqlash) bilan semantik segmentatsiyani (piksellarni tasniflash) birlashtiradi. Har bir aniqlangan obyektga noyob ID beriladi. Instansiyaviy segmentatsiya obyektlarni sanash yoki ularni bir-biridan ajratish kerak bo'lganda foydalidir.

Misol: Xuddi shu avtonom haydash stsenariysida, instansiyaviy segmentatsiya nafaqat mashinalarga tegishli barcha piksellarni aniqlaydi, balki har bir alohida mashinani ham farqlaydi. Har bir mashinaga noyob ID beriladi, bu esa tizimga alohida transport vositalarining harakatini kuzatish va tushunish imkonini beradi.

Obyektlarni segmentatsiyalash usullari

Yillar davomida obyektlarni segmentatsiyalash uchun turli xil usullar ishlab chiqilgan. Ularni keng ma'noda quyidagilarga bo'lish mumkin:

An'anaviy tasvirni qayta ishlash usullari: Bu usullar ko'pincha qo'lda yaratilgan xususiyatlar va algoritmlarga tayanadi.
Chuqur o'rganishga asoslangan usullar: Bu usullar neyron tarmoqlarning kuchidan foydalanib, ma'lumotlardan murakkab naqshlarni o'rganadi.

An'anaviy tasvirni qayta ishlash usullari

Bu usullar eski bo'lishiga qaramay, o'zining soddaligi va hisoblash samaradorligi tufayli ba'zi stsenariylarda hali ham qimmatlidir.

Chegaralash (Thresholding): Bu eng oddiy segmentatsiya usuli. U tasvirni piksel intensivligi qiymatlariga asoslanib bo'lishni o'z ichiga oladi. Ma'lum bir chegaradan yuqori bo'lgan piksellar bir sinfga, chegaradan past bo'lgan piksellar esa boshqa sinfga tayinlanadi. Global chegaralash butun tasvir uchun bitta chegaradan foydalanadi, adaptiv chegaralash esa chegarani mahalliy tasvir xususiyatlariga qarab sozlaydi.
Chegaralarga asoslangan segmentatsiya: Bu yondashuv tasvirdagi turli hududlar orasidagi qirralar yoki chegaralarni aniqlashga tayanadi. Chegaralarni aniqlash algoritmlari (masalan, Sobel, Canny) intensivlikda sezilarli o'zgarishlar bo'lgan piksellarni aniqlash uchun ishlatiladi. So'ngra aniqlangan qirralar bir-biriga bog'lanib, segmentlarni belgilaydigan yopiq chegaralarni hosil qiladi.
Mintaqaga asoslangan segmentatsiya: Bu usul o'xshash xususiyatlarga ega piksellarni mintaqalarga guruhlaydi. Mintaqani o'stirish urug' piksel bilan boshlanadi va ma'lum mezonlarga (masalan, rang yoki intensivlikdagi o'xshashlik) javob beradigan qo'shni piksellarni iterativ tarzda qo'shib boradi. Mintaqani bo'lish va birlashtirish butun tasvirni bitta mintaqa sifatida boshlaydi va uni ma'lum mezonlar bajarilguncha kichikroq mintaqalarga iterativ ravishda bo'ladi.
Klasterlashga asoslangan segmentatsiya: K-o'rtachalar klasterlash kabi algoritmlar piksellarni ularning xususiyatlariga (masalan, rang, tekstura) asoslanib klasterlarga guruhlash uchun ishlatilishi mumkin. Har bir klaster tasvirdagi alohida segmentni ifodalaydi.

Chuqur o'rganishga asoslangan usullar

Chuqur o'rganish obyektlarni segmentatsiyalashda inqilob qildi, bu esa aniqlik va unumdorlikda sezilarli yaxshilanishlarga olib keldi. Chuqur o'rganish modellari ma'lumotlardan murakkab xususiyatlarni avtomatik ravishda o'rganishi mumkin, bu esa qo'lda yaratilgan xususiyatlarga bo'lgan ehtiyojni yo'q qiladi. Hozirgi kunda bu usullar ko'plab ilovalarda obyektlarni segmentatsiyalash uchun ustun yondashuv hisoblanadi.

To'liq konvolyutsion tarmoqlar (FCNs): FCN'lar bu pikselma-piksel bashorat qilish uchun maxsus ishlab chiqilgan neyron tarmoq turidir. Ular an'anaviy konvolyutsion neyron tarmoqlardagi (CNN) to'liq bog'langan qatlamlarni konvolyutsion qatlamlar bilan almashtiradi, bu ularga ixtiyoriy o'lchamdagi tasvirlarni qayta ishlash va natija sifatida segmentatsiya xaritalarini yaratish imkonini beradi. FCN'lar ko'plab boshqa chuqur o'rganishga asoslangan segmentatsiya modellari uchun asos hisoblanadi.
U-Net: U-Net tibbiy tasvirlarni segmentatsiyalashda keng qo'llaniladigan mashhur FCN-ga asoslangan arxitekturadir. U U-shaklidagi arxitekturaga ega bo'lib, kodlash yo'li (downsampling) va dekodlash yo'lidan (upsampling) iborat. Kodlash yo'li kontekstual ma'lumotlarni qamrab oladi, dekodlash yo'li esa fazoviy aniqlikni tiklaydi. Kodlash va dekodlash yo'llari orasidagi o'tkazib yuborish aloqalari (skip connections) nozik detallarni saqlashga yordam beradi.
Mask R-CNN: Mask R-CNN instansiyaviy segmentatsiya uchun kuchli modeldir. U mashhur obyektlarni aniqlash modeli bo'lgan Faster R-CNN'ni kengaytirib, har bir aniqlangan obyekt uchun segmentatsiya niqobini bashorat qiluvchi shoxobchani qo'shadi. Mask R-CNN bir vaqtning o'zida obyektlarni aniqlashi va ularni piksel darajasida segmentatsiyalashi mumkin.
DeepLab: DeepLab — bu ko'p miqyosli kontekstual ma'lumotlarni qamrab olish uchun atrous konvolyutsiyalardan (shuningdek, kengaytirilgan konvolyutsiyalar deb ham ataladi) foydalanadigan semantik segmentatsiya modellari seriyasidir. Atrous konvolyutsiyalari tarmoqqa parametrlar sonini oshirmasdan kattaroq qabul qilish maydoniga ega bo'lish imkonini beradi. DeepLab modellari, shuningdek, turli miqyoslardagi xususiyatlarni yig'ish uchun atrous fazoviy piramidalarni jamlashdan (ASPP) foydalanadi.
Segmentatsiya uchun Transformerlar: So'nggi paytlarda tabiiy tilni qayta ishlashda juda muvaffaqiyatli bo'lgan transformer arxitekturalari kompyuter nigohi vazifalari, shu jumladan obyektlarni segmentatsiyalash uchun moslashtirilmoqda. Transformerlar tasvirlardagi uzoq masofali bog'liqliklarni qamrab olishi mumkin, bu esa segmentatsiya vazifalari uchun foydali bo'lishi mumkin. Misollar qatoriga SegFormer va Swin Transformer kiradi.

Obyektlarni segmentatsiyalashning qo'llanilishi

Obyektlarni segmentatsiyalash sog'liqni saqlashdan tortib qishloq xo'jaligigacha bo'lgan turli sohalarda keng qo'llaniladi.

Tibbiy tasvirlash

Tibbiy tasvirlashda obyektlarni segmentatsiyalash quyidagi sohalarda hal qiluvchi rol o'ynaydi:

O'smalarni aniqlash va segmentatsiyalash: Tashxis qo'yish, davolashni rejalashtirish va monitoring qilishda yordam berish uchun tibbiy tasvirlardagi (masalan, MRT, KT skanerlari) o'smalarning chegaralarini aniq belgilash. Masalan, jarrohlik rezeksiyasi yoki radioterapiyani yo'naltirish uchun miya o'smalarini segmentatsiyalash.
Organlarni segmentatsiyalash: Ularning tuzilishi va funktsiyalarini tahlil qilish uchun organlarni (masalan, yurak, jigar, o'pka) aniqlash va segmentatsiyalash. Bu organ salomatligini baholash, anomaliyalarni aniqlash va jarrohlik amaliyotlarini rejalashtirish uchun ishlatilishi mumkin.
Hujayralarni segmentatsiyalash: Hujayra morfologiyasini o'rganish, hujayralarni sanash va hujayra harakatini tahlil qilish uchun mikroskopik tasvirlardagi alohida hujayralarni segmentatsiyalash. Bu dori-darmonlarni kashf qilish, kasalliklarni tashxislash va fundamental biologik tadqiqotlar uchun muhimdir.

Avtonom haydash

Avtonom haydovchili mashinalar uchun obyektlarni segmentatsiyalash quyidagilar uchun zarur:

Yo'lni segmentatsiyalash: Xavfsiz navigatsiyani ta'minlash uchun yo'lning haydash mumkin bo'lgan qismini aniqlash.
Transport vositalarini aniqlash va segmentatsiyalash: To'qnashuvlarning oldini olish uchun yo'ldagi boshqa transport vositalarini aniqlash va segmentatsiyalash.
Piyodalarni aniqlash va segmentatsiyalash: Ularning xavfsizligini ta'minlash uchun piyodalarni aniqlash va segmentatsiyalash.
Yo'l belgilari va svetoforlarni tanib olish: Yo'l harakati qoidalariga rioya qilish uchun yo'l belgilari va svetoforlarni aniqlash va segmentatsiyalash.

Robototexnika

Obyektlarni segmentatsiyalash robotlarga quyidagi imkoniyatlarni beradi:

Obyektlarni tanib olish va manipulyatsiya qilish: Robotning atrof-muhitidagi obyektlarni ushlash va manipulyatsiya qilish imkonini berish uchun ularni aniqlash va segmentatsiyalash. Bu obyektlarni olish va joylashtirish, mahsulotlarni yig'ish va jarrohlik amaliyotlarini bajarish kabi vazifalar uchun muhimdir.
Sahna tushunchasi: Robotning atrof-muhit tuzilishi va tartibini tushunish, unga dunyo bilan samaraliroq harakatlanish va o'zaro ta'sir qilish imkonini berish.
Ishlab chiqarishdagi nuqsonlarni aniqlash: Sifat nazoratini yaxshilash uchun ishlab chiqarilgan mahsulotlardagi nuqsonlarni aniqlash va segmentatsiyalash.

Qishloq xo'jaligi

Obyektlarni segmentatsiyalash qishloq xo'jaligida quyidagilar uchun ishlatiladi:

Ekinlarni monitoring qilish: Dronlar yoki sun'iy yo'ldoshlardan olingan dala tasvirlarini segmentatsiyalash orqali ekinlarning salomatligi va o'sishini kuzatish. Bu kasalliklar, zararkunandalar va ozuqa moddalari yetishmovchiligini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.
Begona o'tlarni aniqlash: Maqsadli gerbitsid qo'llash imkonini berish uchun dalalardagi begona o'tlarni aniqlash va segmentatsiyalash. Bu ishlatiladigan gerbitsid miqdorini kamaytiradi va atrof-muhitga ta'sirini minimallashtiradi.
Meva va sabzavotlarni yig'ish: Avtomatlashtirilgan yig'im-terimni ta'minlash uchun pishgan meva va sabzavotlarni aniqlash va segmentatsiyalash.

Sun'iy yo'ldosh tasvirlari tahlili

Masofadan zondlashda obyektlarni segmentatsiyalash quyidagilar uchun ishlatilishi mumkin:

Yer qoplamini tasniflash: Sun'iy yo'ldosh tasvirlarini segmentatsiyalash orqali turli yer qoplam turlarini (masalan, o'rmonlar, suv havzalari, shahar hududlari) tasniflash. Bu atrof-muhit monitoringi, shahar rejalashtirish va resurslarni boshqarish uchun muhimdir.
O'rmonlarni kesish monitoringi: O'rmonlar kesilgan hududlarni aniqlash uchun sun'iy yo'ldosh tasvirlarini segmentatsiyalash orqali o'rmonlarni kesishni aniqlash va kuzatish.
Falokatni baholash: Zarar ko'rgan hududlarni aniqlash uchun sun'iy yo'ldosh tasvirlarini segmentatsiyalash orqali tabiiy ofatlar (masalan, suv toshqinlari, zilzilalar) keltirib chiqargan zararni baholash.

Tasvirni tahrirlash va manipulyatsiya qilish

Obyektlarni segmentatsiyalash aniq tahrirlash imkonini beradi:

Fonni olib tashlash: Tasvir fonini aniq tanlash va olib tashlash.
Obyektni almashtirish: Tasvirdagi bir obyektni boshqa obyekt bilan almashtirish.
Uslubni o'tkazish: Asl tasvirning mazmunini saqlagan holda bir tasvir uslubini boshqa tasvirga qo'llash.

Obyektlarni segmentatsiyalashdagi qiyinchiliklar

Obyektlarni segmentatsiyalashda erishilgan sezilarli yutuqlarga qaramay, bir nechta muammolar saqlanib qolmoqda:

To'silish (Okklyuziya): Boshqa obyektlar tomonidan qisman yashiringan yoki to'silgan obyektlarni aniq segmentatsiyalash qiyin bo'lishi mumkin.
Yoritish va ob-havo sharoitlaridagi o'zgarishlar: Yoritish va ob-havo sharoitlaridagi o'zgarishlar obyektlarning ko'rinishiga sezilarli ta'sir qilishi mumkin, bu ularni barqaror segmentatsiyalashni qiyinlashtiradi.
Sinf ichidagi o'zgaruvchanlik: Bir sinf ichidagi obyektlar shakli, o'lchami va ko'rinishi bo'yicha sezilarli farqlarga ega bo'lishi mumkin, bu esa barcha holatlarda yaxshi umumlashtira oladigan modellarni ishlab chiqishni qiyinlashtiradi. Itlarning zotlari diapazonini ko'rib chiqing; har birining o'ziga xos xususiyatlari bo'lishi mumkin, ammo barchasi "it" deb to'g'ri aniqlanishi kerak.
Hisoblash xarajatlari: Chuqur o'rganishga asoslangan segmentatsiya modellari o'qitish va ishga tushirish uchun hisoblash jihatdan qimmat bo'lishi mumkin va muhim apparat resurslarini talab qiladi.
Ko'p miqdordagi belgilangan ma'lumotlarga ehtiyoj: Chuqur o'rganish modellari odatda yaxshi ishlashga erishish uchun katta miqdordagi belgilangan ma'lumotlarni talab qiladi. Katta ma'lumotlar to'plamini yaratish va izohlash ko'p vaqt va xarajat talab qilishi mumkin.

Obyektlarni segmentatsiyalashdagi kelajak tendensiyalari

Obyektlarni segmentatsiyalash sohasi doimiy rivojlanib bormoqda, har doim yangi usullar va ilovalar paydo bo'lmoqda. Asosiy kelajak tendensiyalaridan ba'zilari quyidagilardir:

Kuchsiz nazoratli va nazoratsiz segmentatsiya: Cheklangan yoki umuman belgilangan ma'lumotlarsiz obyektlarni segmentatsiyalashni o'rganadigan usullarni ishlab chiqish. Bu segmentatsiya modellarini o'qitish uchun zarur bo'lgan xarajat va sa'y-harakatlarni sezilarli darajada kamaytiradi.
3D segmentatsiya: Segmentatsiya usullarini nuqtalar buluti va hajmli tasvirlar kabi 3D ma'lumotlariga kengaytirish. Bu 3D sahna tushunchasi, 3D tibbiy tasvirlash va 3D robototexnika kabi ilovalarni ta'minlaydi.
Haqiqiy vaqtda segmentatsiya: O'rnatilgan qurilmalarda real vaqtda ishlay oladigan segmentatsiya modellarini ishlab chiqish, bu esa avtonom haydash, robototexnika va kengaytirilgan reallik kabi ilovalarni yoqadi.
Segmentatsiya uchun tushuntiriladigan sun'iy intellekt (XAI): Segmentatsiya modellari tomonidan qabul qilingan qarorlarni tushuntira oladigan usullarni ishlab chiqish, ularni yanada shaffof va ishonchli qilish. Bu, ayniqsa, tibbiy tasvirlash va avtonom haydash kabi ilovalarda muhimdir, chunki model nima uchun ma'lum bir bashorat qilganini tushunish juda muhim.
Segmentatsiya uchun generativ modellar: Sintetik segmentatsiya ma'lumotlarini yaratish uchun generativ raqobatdosh tarmoqlar (GANs) kabi generativ modellardan foydalanish. Bu mavjud ma'lumotlar to'plamini kengaytirish yoki ma'lum segmentatsiya vazifalari uchun butunlay yangi ma'lumotlar to'plamini yaratish uchun ishlatilishi mumkin.

Xulosa

Obyektlarni segmentatsiyalash keng ko'lamli sohalarni o'zgartirayotgan kuchli va ko'p qirrali texnikadir. Soha rivojlanishda davom etar ekan, kelajakda obyektlarni segmentatsiyalashning yanada innovatsion qo'llanilishini ko'rishimiz mumkin. Tibbiy tashxislarni yaxshilashdan tortib, xavfsizroq avtonom haydovchili avtomobillarni va samaraliroq qishloq xo'jaligi amaliyotlarini ta'minlashgacha, obyektlarni segmentatsiyalash texnologiya kelajagini shakllantirishda muhim rol o'ynashga tayyor.

Ushbu qo'llanma obyektlarni segmentatsiyalashning asoslari, usullari, qo'llanilishi, muammolari va kelajakdagi tendensiyalarini qamrab olgan holda keng qamrovli sharhni taqdim etadi. Bu yerda taqdim etilgan tushunchalarni anglab, siz ushbu qiziqarli soha haqida qimmatli ma'lumotlarga ega bo'lishingiz va uning real dunyo muammolarini hal qilishdagi salohiyatini o'rganishingiz mumkin.

Qo'shimcha o'rganish uchun:

arXiv'dagi tadqiqot maqolalari ("object segmentation" yoki "image segmentation" deb qidiring)
Coursera, edX va Udacity'dagi onlayn kurslar
OpenCV va TensorFlow kabi ochiq manbali kompyuter nigohi kutubxonalari