التجزئة الدلالية

التجزئة الدلالية هي تقنية في رؤية الحاسوب تتضمن تقسيم الصورة إلى عدة مقاطع، حيث يتم إعطاء كل بكسل في الصورة تسمية فئة تمثل كائنًا أو منطقة في العالم الحقيقي. على عكس تصنيف الصور العام الذي يعطي تسمية واحدة للصورة بأكملها، توفر التجزئة الدلالية فهمًا أكثر تفصيلًا من خلال تمييز كل بكسل، مما يمكّن الآلة من تفسير الموقع الدقيق وحدود الكائنات داخل الصورة.

في جوهرها، تساعد التجزئة الدلالية الآلات على فهم “ما” يوجد في الصورة و"أين" يوجد على مستوى البكسل. هذا المستوى الدقيق من التحليل ضروري للتطبيقات التي تتطلب تحديد الكائنات بدقة مثل القيادة الذاتية، التصوير الطبي، والروبوتات.

كيف تعمل التجزئة الدلالية؟

تعمل التجزئة الدلالية عبر استخدام خوارزميات التعلم العميق، خاصة الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، لتحليل وتصنيف كل بكسل في الصورة. تتضمن العملية عدة مكونات رئيسية:

1. الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs): شبكات عصبية متخصصة لمعالجة البيانات ذات البنية الشبكية مثل الصور. تستخرج ميزات هرمية من الصور، من الحواف ذات المستوى المنخفض إلى الكائنات عالية المستوى.
2. الطبقات الالتفافية: تطبق عمليات الالتفاف لاكتشاف الميزات عبر الأبعاد المكانية.
3. هيكل الترميز-فك الترميز: غالبًا ما تستخدم النماذج طريقًا للترميز (تصغير الأبعاد) لاستخلاص الميزات، وطريقًا لفك الترميز (تكبير الأبعاد) لإعادة بناء الصورة بدقتها الأصلية وإنتاج خريطة تصنيف على مستوى البكسل.
4. الروابط التخطيية: تربط طبقات الترميز بطبقات فك الترميز المقابلة، للحفاظ على المعلومات المكانية ودمج الميزات منخفضة وعالية المستوى لتحقيق نتائج أدق.
5. خرائط الميزات: يتم إنتاجها مع مرور الصورة عبر الشبكة العصبية، وتمثل مستويات مختلفة من التجريد لاكتشاف الأنماط.
6. تصنيف البكسل: الناتج النهائي هو خريطة ميزات بأبعاد مكانية مماثلة للمدخل، حيث يتم تحديد فئة كل بكسل عبر تطبيق دالة softmax على الفئات.

نماذج التعلم العميق للتجزئة الدلالية

1. الشبكات الالتفافية الكاملة (FCNs)

• تعلم شامل: يتم تدريبها لرسم الصور المدخلة مباشرة إلى نواتج التجزئة.
• تكبير الأبعاد: تستخدم طبقات تفكك التفاف (deconvolutional) لتكبير خرائط الميزات.
• الروابط التخطيية: تدمج المعلومات عالية المستوى مع التفاصيل الدقيقة منخفضة المستوى.

2. U-Net

• هيكل متماثل: على شكل حرف U مع خطوات متساوية لتصغير وتكبير الأبعاد.
• الروابط التخطيية: تربط بين طبقات الترميز وفك الترميز لتحقيق تحديد دقيق للمواقع.
• حاجة أقل للبيانات التدريبية: فعالة حتى مع بيانات تدريب محدودة، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات الطبية.

3. نماذج DeepLab

• الالتفاف المتسع (Atrous): يوسع المجال الاستقبالي دون زيادة عدد المعاملات أو فقدان الدقة.
• تجميع هرمي مكاني متسع (ASPP): يطبق عدة التفافات متسعة بمعدلات تمدد مختلفة بالتوازي للسياق متعدد المقاييس.
• الحقول العشوائية الشرطية (CRFs): تُستخدم في المعالجة اللاحقة (في الإصدارات المبكرة) لتحسين الحدود.

4. شبكة تحليل المشاهد الهرمية (PSPNet)

• وحدة التجميع الهرمي: تلتقط المعلومات على مستويات عالمية ومحلية مختلفة.
• استخراج الميزات متعددة المقاييس: تميز الكائنات بأحجام متنوعة.

توصيف البيانات والتدريب

توصيف البيانات

• أدوات التوصيف: أدوات متخصصة لإنشاء أقنعة تجزئة مع تسميات فئات على مستوى البكسل.
• مجموعات البيانات:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• التحديات: التوصيف يتطلب جهدًا كبيرًا ودقة عالية.

عملية التدريب

• تعزيز البيانات: التدوير، التحجيم، الانعكاس لزيادة تنوع البيانات.
• دوال الفقد: تقاطع-إنتروبي على مستوى البكسل، معامل Dice.
• خوارزميات التحسين: Adam، RMSProp، وغيرها من خوارزميات النزول التدرجي.

التطبيقات وحالات الاستخدام

1. القيادة الذاتية

• فهم الطريق: تميز بين الطرق، الأرصفة، المركبات، المشاة، والعوائق.
• المعالجة في الزمن الحقيقي: ضرورية لاتخاذ قرارات فورية.

مثال:
تساعد خرائط التجزئة المركبات الذاتية القيادة على تحديد المناطق القابلة للقيادة والتنقل بأمان.

2. التصوير الطبي

• كشف الأورام: تبرز المناطق الخبيثة في صور الرنين أو الأشعة المقطعية.
• تجزئة الأعضاء: تساعد في تخطيط العمليات الجراحية.

مثال:
تجزئة أنواع الأنسجة المختلفة في صور الدماغ للتشخيص.

3. الزراعة

• مراقبة صحة المحاصيل: تميز بين النباتات الصحية والمريضة.
• تصنيف استخدام الأراضي: تفرق بين أنواع الغطاء النباتي والأراضي.

مثال:
تساعد خرائط التجزئة المزارعين على توجيه الري أو مكافحة الآفات.

4. الروبوتات والأتمتة الصناعية

• مناولة الكائنات: تمكّن الروبوتات من التعرف على الكائنات والتعامل معها.
• رسم خرائط البيئة: تساعد في التنقل.

مثال:
تستخدم الروبوتات الصناعية التجزئة لتجميع الأجزاء بدقة عالية.

5. تحليل صور الأقمار الصناعية والجوية

• تصنيف الغطاء الأرضي: تميز بين الغابات، المسطحات المائية، المناطق الحضرية، وغيرها.
• تقدير الكوارث: تقييم المناطق المتضررة من الكوارث الطبيعية.

مثال:
تجزئة مناطق الفيضانات من الصور الجوية للتخطيط للطوارئ.

6. أتمتة الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة

• فهم المشهد البصري: تعزز الأنظمة متعددة الوسائط.
• تطبيقات تفاعلية: تطبيقات الواقع المعزز تعرض كائنات افتراضية بناءً على التجزئة.

مثال:
تحلل مساعدات الذكاء الاصطناعي الصور المقدمة من المستخدم وتقدم المساعدة المناسبة.

ربط التجزئة الدلالية بأتمتة الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة

تعزز التجزئة الدلالية الذكاء الاصطناعي من خلال توفير فهم بصري تفصيلي يمكن دمجه في روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين.

• تفاعل متعدد الوسائط: يجمع بين البيانات البصرية والنصية لتحقيق تفاعل طبيعي مع المستخدم.
• الوعي السياقي: يفسر الصور لتقديم ردود أكثر دقة وفائدة.

مثال:
يحلل روبوت الدردشة صورة منتج تالف لمساعدة العميل.

مفاهيم متقدمة في التجزئة الدلالية

1. الالتفاف المتسع (Atrous Convolution)

• الفائدة: يلتقط سياقًا متعدد المقاييس، ويحسن التعرف على الكائنات بأحجام مختلفة.
• التنفيذ: نوى متسعة تدخل فراغات بين الأوزان، مما يوسع النواة بكفاءة.

2. الحقول العشوائية الشرطية (CRFs)

• الفائدة: يحسن دقة الحدود ويعطي خرائط تجزئة أكثر وضوحًا.
• الدمج: كمعالجة لاحقة أو ضمن بنية الشبكة.

3. هيكل الترميز-فك الترميز مع آليات الانتباه

• الفائدة: يركز على مناطق الصورة ذات الصلة ويقلل من الضوضاء الخلفية.
• التطبيق: فعال في المشاهد المعقدة والمزدحمة.

4. استخدام الروابط التخطيية

• الفائدة: يحافظ على المعلومات المكانية أثناء الترميز وفك الترميز.
• الأثر: تجزئة أكثر دقة خاصة عند حدود الكائنات.

التحديات والاعتبارات

1. التعقيد الحسابي

• طلب موارد عالٍ: تدريب واستنتاج مكثف خاصة للصور عالية الدقة.
• الحل: استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، وتحسين النماذج لتحقيق الكفاءة.

2. متطلبات البيانات

• الحاجة لمجموعات بيانات موضحة كبيرة: مكلفة وتستغرق وقتًا طويلًا.
• الحل: التعلم شبه الخاضع للإشراف، تعزيز البيانات، البيانات التركيبية.

3. عدم توازن الفئات

• توزيع غير متساوٍ للفئات: بعض الفئات قد تكون ممثلة بشكل أقل.
• الحل: دوال فقد موزونة، إعادة أخذ العينات.

4. المعالجة في الزمن الحقيقي

• مشاكل التأخير: التطبيقات الزمنية (مثل القيادة) تتطلب استنتاجًا سريعًا.
• الحل: نماذج خفيفة الوزن، ضغط النماذج.

أمثلة على التجزئة الدلالية عمليًا

1. التجزئة الدلالية في المركبات الذاتية القيادة

العملية:

• اكتساب الصورة: تلتقط الكاميرات البيئة المحيطة.
• التجزئة: تعطي تسميات الفئة لكل بكسل (طريق، مركبة، مشاة، إلخ).
• اتخاذ القرار: يستخدم نظام التحكم في السيارة هذه المعلومات لاتخاذ قرارات القيادة.

2. التشخيص الطبي باستخدام التجزئة الدلالية

العملية:

• اكتساب الصورة: أجهزة التصوير الطبي (MRI، CT).
• التجزئة: تبرز النماذج المناطق غير الطبيعية (مثل الأورام).
• الاستخدام السريري: يستخدم الأطباء الخرائط للتشخيص والعلاج.

3. المراقبة الزراعية

العملية:

• اكتساب الصورة: تلتقط الطائرات المسيرة صورًا جوية للحقل.
• التجزئة: تصنف النماذج البكسلات (محاصيل صحية، محاصيل مريضة، تربة، أعشاب ضارة).
• رؤى قابلة للتنفيذ: يحقق المزارعون تحسينًا للموارد بناءً على خرائط التجزئة.

الأبحاث حول التجزئة الدلالية

تعد التجزئة الدلالية مهمة أساسية في رؤية الحاسوب تتضمن تصنيف كل بكسل في الصورة ضمن فئة معينة. هذه العملية مهمة لتطبيقات متنوعة مثل القيادة الذاتية، التصوير الطبي، وتحرير الصور. استكشفت الأبحاث الحديثة طرقًا مختلفة لتحسين دقة وكفاءة التجزئة الدلالية. فيما يلي ملخصات لأوراق علمية بارزة حول هذا الموضوع:

1. دمج التجزئة الكائنية والدلالية لتحقيق التجزئة الشاملة

المؤلفون: Mehmet Yildirim, Yogesh Langhe
تاريخ النشر: 20 أبريل 2023

• يقدم طريقة للتجزئة الشاملة من خلال دمج التجزئة الكائنية والدلالية.
• يستخدم نماذج Mask R-CNN ونموذج HTC لمعالجة عدم توازن البيانات وتحسين النتائج.
• يحقق درجة PQ تبلغ 47.1 على بيانات COCO panoptic test-dev.

اقرأ المزيد

2. تعلم التجزئة الشاملة من حدود الكائنات

المؤلفون: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
تاريخ النشر: 6 أبريل 2021

• يقدم شبكة عصبية التفافية كاملة تتعلم التجزئة الكائنية من التجزئة الدلالية وحدود الكائنات.
• يدمج بين التجزئة الدلالية والكائنية لتحقيق فهم موحد للمشهد.
• تم التقييم على مجموعة بيانات CityScapes مع عدة دراسات تحليلية.

اقرأ المزيد

3. التجزئة الدلالية البصرية اعتمادًا على التعلم القليل/عديم العينة: نظرة عامة

المؤلفون: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
تاريخ النشر: 13 نوفمبر 2022

• يستعرض التطورات في التجزئة الدلالية باستخدام التعلم القليل/عديم العينة.
• يناقش قيود الطرق المعتمدة على مجموعات بيانات موضحة كبيرة.
• يبرز تقنيات تمكين التعلم من عينات محدودة أو دون عينات موضحة.

اقرأ المزيد