Segmentace instancí

Segmentace instancí zahrnuje detekci a vymezení každého jednotlivého objektu zájmu na obrázku. Na rozdíl od tradiční detekce objektů, která pouze poskytuje ohraničující rámečky kolem objektů, jde segmentace instancí o krok dál tím, že identifikuje přesnou polohu každého jednotlivého objektu na úrovni pixelů, čímž nabízí podrobnější a přesnější porozumění obsahu obrázku.

Segmentace instancí je nezbytná v situacích, kde je důležité nejen detekovat objekty, ale také rozlišit mezi více instancemi stejné objektové třídy a porozumět jejich přesným tvarům a umístění na obrázku.

Porozumění segmentaci instancí

Pro plné pochopení segmentace instancí je užitečné ji porovnat s dalšími úlohami segmentace obrazu: sémantickou segmentací a panoptickou segmentací.

Rozdíl mezi segmentací instancí a sémantickou segmentací

Sémantická segmentace spočívá v přiřazení každého pixelu na obrázku do předem definované třídy nebo kategorie. Všechny pixely patřící do určité třídy (např. „auto“, „osoba“, „strom“) jsou takto označeny bez rozlišení jednotlivých objektů stejné třídy.

Segmentace instancí naopak nejen klasifikuje každý pixel, ale také rozlišuje samostatné instance téhož objektu. Pokud je na obrázku více aut, segmentace instancí každé auto jednotlivě identifikuje a vymezí, přičemž každému přiřadí jedinečný identifikátor. To je zásadní v aplikacích, kde je nutné jednotlivé objekty rozpoznávat a sledovat.

Rozdíl mezi segmentací instancí a panoptickou segmentací

Panoptická segmentace kombinuje cíle sémantické a segmentace instancí. Poskytuje kompletní pochopení scény tím, že každému pixelu přiřadí jak sémantický štítek, tak ID instance. Zpracovává jak „things“ (počitatelné objekty jako lidé či auta), tak „stuff“ (amorfně rozlehlé oblasti jako obloha, silnice nebo tráva). Segmentace instancí se primárně zaměřuje na „things“, tedy detekci a segmentaci jednotlivých instancí objektů.

Jak funguje segmentace instancí?

Algoritmy segmentace instancí obvykle využívají techniky hlubokého učení, zejména konvoluční neuronové sítě (CNN), k analýze obrazů a generování segmentačních masek pro každou instanci objektu.

Klíčové komponenty modelů segmentace instancí

1. Extrahování rysů (encoder): Prvním krokem je extrakce rysů. Síť encoder, často CNN, zpracuje vstupní obrázek a extrahuje rysy reprezentující jeho vizuální obsah.
2. Návrh oblastí: Model navrhuje oblasti na obrázku, kde se pravděpodobně nacházejí objekty, často pomocí Region Proposal Networks (RPN).
3. Klasifikace a lokalizace: Pro každou navrženou oblast model určí třídu objektu (např. „auto“, „osoba“) a zpřesní ohraničující rámeček.
4. Predikce masky (segmentation head): Posledním krokem je generování segmentační masky pro každou instanci objektu – tedy pixelové zobrazení, které ukazuje, které pixely patří danému objektu.

Populární modely segmentace instancí

Mask R-CNN

Mask R-CNN je jednou z nejrozšířenějších architektur pro segmentaci instancí. Rozšiřuje model Faster R-CNN přidáním větve pro predikci segmentačních masek na každé oblasti zájmu (RoI) paralelně se stávající větví pro klasifikaci a regresi ohraničujících rámečků.

Jak Mask R-CNN funguje:

• Extrakce rysů: Vstupní obrázek je zpracován páteřní CNN (např. ResNet) a vznikne mapa rysů.
• Region Proposal Network (RPN): Z mapy rysů se vytvoří návrhy oblastí s pravděpodobným výskytem objektů.
• RoI Align: Oblasti jsou extrahovány z mapy rysů pomocí RoI Align, což zachová prostorové zarovnání.
• Predikční větve:
  • Klasifikace a regrese ohraničujících rámečků: Pro každé RoI model předpoví třídu objektu a zpřesní souřadnice rámečku.
  • Maskovací hlava: Konvoluční síť předpoví binární masku pro každé RoI, určující přesné pixely objektu.

Další modely

• YOLACT: Reálný časový model segmentace instancí spojující rychlost single-shot detekce se segmentací instancí.
• SOLO & SOLOv2: Plně konvoluční modely, které segmentují objekty přiřazením kategorií instancí každému pixelu bez návrhů oblastí.
• BlendMask: Kombinuje top-down a bottom-up přístupy, míchá hrubé a jemné rysy pro kvalitní masky.

Aplikace segmentace instancí

Segmentace instancí nabízí detailní detekci a segmentaci objektů pro složité úlohy v mnoha odvětvích.

Medicínské zobrazování

• Aplikace: Automatizovaná analýza medicínských snímků (MRI, CT, histopatologie).
• Případ použití: Detekce a vymezení jednotlivých buněk, nádorů či anatomických struktur. Například segmentace jader v histopatologických snímcích pro detekci rakoviny.
• Příklad: Segmentace nádorů v MRI skenech pomáhá radiologům posoudit růst nádorů pro plánování léčby.

Autonomní řízení

• Aplikace: Percepční systémy v autonomních vozidlech.
• Případ použití: Umožňuje vozidlům detekovat a odlišovat objekty jako auta, chodce, cyklisty a dopravní značky.
• Příklad: Autonomní auto rozliší více chodců jdoucích těsně vedle sebe a předpoví jejich pohyb.

Robotika

• Aplikace: Manipulace s objekty a interakce v robotických systémech.
• Případ použití: Roboti rozpoznají a manipulují s jednotlivými objekty v nepořádku (např. vybírání a třídění předmětů ve skladech).
• Příklad: Robotické rameno použije segmentaci instancí pro vyzvednutí konkrétních komponent z hromady.

Satelitní a letecké snímky

• Aplikace: Analýza družicových/drónových snímků pro monitoring životního prostředí, urbanismus a zemědělství.
• Případ použití: Segmentace budov, vozidel, plodin či stromů pro správu zdrojů a krizové řízení.
• Příklad: Sčítání jednotlivých stromů v sadu pro posouzení kondice a optimalizaci sklizně.

Kontrola kvality ve výrobě

• Aplikace: Automatizovaná inspekce a detekce vad ve výrobě.
• Případ použití: Identifikace a oddělení produktů či komponent pro detekci vad, zajištění kvality.
• Příklad: Detekce a segmentace mikročipů pro odhalení výrobních vad.

Rozšířená realita (AR)

• Aplikace: Rozpoznávání a interakce s objekty v AR aplikacích.
• Případ použití: Rozpoznávání a segmentace objektů, aby mohly virtuální prvky interagovat s reálnými objekty.
• Příklad: Segmentace nábytku v místnosti pro vizualizaci nového zařízení v AR.

Video analýza a dohled

• Aplikace: Sledování pohybu a analýza chování v bezpečnostních systémech.
• Případ použití: Sledování jednotlivých objektů ve videích v čase pro zjištění pohybových vzorců a detekci aktivit.
• Příklad: Sledování pohybu zákazníků v maloobchodě pro optimalizaci rozložení a prevenci ztrát.

Příklady a případové studie

Medicínské zobrazování: počítání a analýza buněk

• Proces:
  • Mikroskopické snímky jsou zadány do modelu segmentace instancí.
  • Model identifikuje každou buňku, i když se překrývají nebo mají nepravidelný tvar.
  • Segmentované buňky jsou počítány a analyzovány dle velikosti a morfologie.
• Přínosy:
  • Vyšší přesnost a efektivita.
  • Umožňuje rozsáhlé studie.
  • Poskytuje kvantitativní data pro výzkum či diagnostiku.

Autonomní řízení: detekce chodců

• Proces:
  • Palubní kamery snímají obraz v reálném čase.
  • Modely segmentace instancí identifikují a segmentují každého chodce.
  • Systém předpoví jejich pohyb a upraví chování vozidla.
• Přínosy:
  • Zvýšená bezpečnost a lepší navigace.
  • Lepší splnění bezpečnostních standardů.

Robotika: třídění objektů ve skladech

• Proces:
  • Kamery snímají předměty na dopravníku.
  • Modely segmentace instancí identifikují a segmentují položky, i ty překrývající se.
  • Roboti využívají data pro vyzvednutí a třídění předmětů.
• Přínosy:
  • Vyšší efektivita a rychlost třídění.
  • Snížené poškození či chybné manipulace.
  • Zvládání složitých sortimentů produktů.

Satelitní snímky: monitoring urbanizace

• Proces:
  • Satelitní snímky jsou analyzovány pro segmentaci budov.
  • Změny jsou sledovány porovnáním výsledků z různých období.
• Přínosy:
  • Detailní data o růstu měst.
  • Pomáhá v plánování a správě zdrojů.
  • Posuzuje environmentální dopad.

Jak segmentace instancí souvisí s AI automatizací a chatboty

Ačkoliv je segmentace instancí úlohou počítačového vidění, hraje klíčovou roli v AI automatizaci tím, že poskytuje detailní vizuální porozumění, takže automatizační systémy mohou inteligentně interagovat s fyzickým světem.

Integrace s AI automatizací

• Robotická automatizace:
  • Roboti využívají segmentaci instancí pro pochopení prostředí a samostatné provádění úkolů.
  • Příklad: Dróny používají segmentaci pro navigaci a vyhýbání se překážkám.
• Automatizace ve výrobě:
  • Automatizovaná inspekce využívá segmentaci k detekci vad a zajištění kvality.

Rozšíření schopností AI v chatbotech a virtuálních asistentech

I když jsou chatboti primárně textoví, integrace segmentace instancí rozšiřuje jejich schopnosti pomocí vizuálních rozhraní.

• Vizuální chatboti: Chatboti interpretují obrázky zaslané uživatelem a poskytují detailní informace o objektech díky segmentaci instancí.
• Zákaznická podpora: Uživatelé mohou zaslat fotografii produktu s problémem; chatbot identifikuje problémovou oblast a poradí.
• Nástroje pro přístupnost: Pro zrakově postižené AI může detailně popsat scénu tím, že identifikuje každý objekt pomocí segmentace.

Pokroky a budoucnost segmentace instancí

Segmentace instancí se rychle vyvíjí díky pokroku v hlubokém učení a výpočetních metodách.

Segmentace instancí v reálném čase

• Techniky: Optimalizace sítí pro nižší výpočetní nároky, single-shot detektory pro rychlejší inference.
• Výzvy: Vyvážení rychlosti a přesnosti, efektivní správa zdrojů na edge zařízeních.

Kombinace s dalšími modalitami

• Multimodální data: Kombinace segmentace s lidar, radarovými nebo termálními snímky pro robustní vnímání.
  • Příklad: Fúze kamerových snímků a lidaru v autonomních vozidlech.

Polodohledové a nedohledové učení

• Přístupy: Polodohledové učení využívá část označených a velkou část neoznačených dat; nedohledové hledá vzory bez štítků.
• Přínosy: Nižší náklady na anotace, snazší využití v úzce zaměřených oblastech.

Edge computing a nasazení

• Aplikace: IoT zařízení a wearables provádějící lokální segmentaci pro větší soukromí a efektivitu.
• Zohlednit: Optimalizace modelů pro nízký výkon a omezené výpočetní zdroje.

Segmentace instancí zlepšuje schopnost AI systémů interagovat se světem a posouvá technologie v oblastech jako medicínské zobrazování, autonomní vozidla a robotika. S dalším vývojem technologií se segmentace instancí stane ještě důležitější součástí AI řešení.

Výzkum v oblasti segmentace instancí

Segmentace instancí je klíčová úloha počítačového vidění, která zahrnuje detekci, klasifikaci a segmentaci každé instance objektu na obrázku. Spojuje detekci objektů a sémantickou segmentaci pro detailní vhled. Mezi hlavní výzkumné příspěvky patří:

1. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours
   Tento výzkum představil plně konvoluční neuronovou síť, která se učí segmentaci instancí ze sémantické segmentace a obrysů instancí (hranice objektů). Obrysy instancí a sémantická segmentace vedou ke segmentaci citlivé na hrany. Metoda spojovaných komponent pak určí segmentaci instancí. Ověřeno na datasetu CityScapes v několika studiích.

   

2. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation
   Tento článek popisuje řešení úlohy panoptické segmentace v rámci soutěže COCO 2019 kombinací samostatné segmentace instancí a sémantické segmentace. Výkon byl zlepšen použitím expertních modelů Mask R-CNN kvůli nevyváženým datům a modelem HTC pro nejlepší segmentaci instancí. Ensemble strategie dále zvýšily výsledky, což vedlo k PQ 47,1 na COCO panoptic test-dev datech.
   Více zde

3. Insight Any Instance: Promptable Instance Segmentation for Remote Sensing Images
   Tato studie řeší problémy segmentace instancí ve vzdáleném snímkování (nevyvážený poměr popředí/pozadí, malé instance) zavedením nového prompt paradigmatu. Lokální a globálně-lokální prompt moduly napomáhají modelování kontextu, což zvyšuje promptovatelnost modelů a zlepšuje segmentační výkon.
   Více zde