Sémantická segmentace

Sémantická segmentace je technika počítačového vidění, která spočívá v rozdělení obrázku do několika segmentů, přičemž každému pixelu v obrázku je přiřazen třídní štítek reprezentující reálný objekt nebo oblast. Na rozdíl od běžné klasifikace obrázků, která přiřazuje jednomu obrázku jediný štítek, poskytuje sémantická segmentace detailnější porozumění tím, že označí každý pixel a umožní strojům určit přesné umístění a hranice objektů v rámci obrázku.

V jádru pomáhá sémantická segmentace strojům pochopit „co“ se na obrázku nachází a „kde“ se to nachází na úrovni pixelů. Tato podrobná analýza je zásadní pro aplikace, které vyžadují přesnou lokalizaci a rozpoznání objektů, jako je autonomní řízení, medicínské zobrazování nebo robotika.

Jak sémantická segmentace funguje?

Sémantická segmentace využívá algoritmy hlubokého učení, zejména konvoluční neuronové sítě (CNN), k analýze a klasifikaci každého pixelu v obrázku. Proces zahrnuje několik klíčových komponent:

1. Konvoluční neuronové sítě (CNN): Specializované neuronové sítě navržené pro zpracování dat s mřížkovou strukturou, například obrázků. Extrahují hierarchické rysy z obrázků – od nízkoúrovňových hran po vysokoúrovňové objekty.
2. Konvoluční vrstvy: Aplikují konvoluční operace pro detekci rysů v prostorových dimenzích.
3. Architektura enkodér-dekodér: Modely často používají enkodér (downsamplingovou část) pro redukci prostorových dimenzí a zachycení rysů a dekodér (upsamplingovou část) pro rekonstrukci obrázku na původní rozlišení a vytvoření mapy pixelové klasifikace.
4. Skip propojení: Propojují vrstvy enkodéru s odpovídajícími vrstvami dekodéru, zachovávají prostorové informace a kombinují nízko- a vysokoúrovňové rysy pro přesnější výsledky.
5. Mapy rysů: Vznikají, když obrázek prochází skrz CNN a reprezentují různé úrovně abstrakce pro rozpoznávání vzorů.
6. Klasifikace pixelů: Výsledná mapa rysů má stejné prostorové rozměry jako vstup, přičemž třídní štítek každého pixelu je určen aplikací softmax funkce napříč třídami.

Modely hlubokého učení pro sémantickou segmentaci

1. Plně konvoluční sítě (FCN)

• End-to-End učení: Učí se přímo mapovat vstupní obrázky na segmentační výstupy.
• Upsampling: Používá transponované (dekonvoluční) vrstvy pro zvětšení map rysů.
• Skip propojení: Kombinuje hrubé vysokoúrovňové informace s jemnými nízkoúrovňovými detaily.

2. U-Net

• Symetrická architektura: Tvar U s rovnoměrným downsamplingem a upsamplingem.
• Skip propojení: Propojuje vrstvy enkodéru a dekodéru pro přesnou lokalizaci.
• Vyžaduje méně trénovacích obrázků: Efektivní i s omezeným množstvím trénovacích dat, což je vhodné pro medicínu.

3. Modely DeepLab

• Atrous konvoluce (dilatační konvoluce): Rozšiřuje recepční pole bez zvýšení počtu parametrů nebo ztráty rozlišení.
• Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP): Paralelně aplikuje více atrous konvolucí s různými dilatačními poměry pro víceměřítkový kontext.
• Podmíněná náhodná pole (CRF): Používá se pro post-processing (v raných verzích) pro zpřesnění hranic.

4. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

• Pyramid Pooling Module: Zachycuje informace na různých globálních a lokálních měřítcích.
• Víceúrovňová extrakce rysů: Rozpoznává objekty různých velikostí.

Anotace dat a trénování

Anotace dat

• Nástroje pro anotaci: Specializované nástroje pro vytváření segmentačních masek s třídními štítky na úrovni pixelů.
• Datasety:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Výzvy: Anotace je časově i pracně náročná a vyžaduje vysokou přesnost.

Proces trénování

• Augmentace dat: Rotace, škálování, převracení pro zvýšení rozmanitosti dat.
• Ztrátové funkce: Křížová entropie na úrovni pixelů, Dice koeficient.
• Optimalizační algoritmy: Adam, RMSProp a další optimalizátory založené na gradientním sestupu.

Aplikace a příklady použití

1. Autonomní řízení

• Porozumění silnici: Rozlišuje silnice, chodníky, vozidla, chodce a překážky.
• Zpracování v reálném čase: Klíčové pro okamžité rozhodování.

Příklad:
Segmentační mapy umožňují autonomním vozidlům identifikovat sjízdné oblasti a bezpečně navigovat.

2. Medicínské zobrazování

• Detekce nádorů: Zvýrazňuje maligní oblasti v MRI nebo CT snímcích.
• Segmentace orgánů: Pomáhá při plánování operací.

Příklad:
Segmentace různých typů tkání v mozkových snímcích pro diagnostiku.

3. Zemědělství

• Monitoring zdravotního stavu plodin: Identifikuje zdravé a nemocné rostliny.
• Klasifikace využití půdy: Rozlišuje typy vegetace a pokryvu půdy.

Příklad:
Segmentační mapy pomáhají farmářům cílit zavlažování nebo ochranu proti škůdcům.

4. Robotika a průmyslová automatizace

• Manipulace s objekty: Umožňuje robotům rozpoznávat a uchopovat objekty.
• Mapování prostředí: Pomáhá při navigaci.

Příklad:
Výrobní roboti segmentují a přesně sestavují díly.

5. Analýza satelitních a leteckých snímků

• Klasifikace pokryvu území: Segmentuje lesy, vodní plochy, městské oblasti apod.
• Vyhodnocení katastrof: Zhodnocuje oblasti zasažené přírodní katastrofou.

Příklad:
Segmentace záplavových oblastí z leteckých snímků pro krizové plánování.

6. AI automatizace a chatboti

• Porozumění vizuální scéně: Zvyšuje schopnosti multimodálních AI systémů.
• Interaktivní aplikace: AR aplikace překrývají virtuální objekty na základě segmentace.

Příklad:
AI asistenti analyzují fotografie zaslané uživatelem a poskytují relevantní pomoc.

Propojení sémantické segmentace s AI automatizací a chatboty

Sémantická segmentace obohacuje AI o detailní vizuální porozumění, které lze integrovat do chatbotů a virtuálních asistentů.

• Multimodální interakce: Kombinuje vizuální a textová data pro přirozené uživatelské interakce.
• Kontextová informovanost: Interpretuje obrázky pro přesnější a užitečnější odpovědi.

Příklad:
Chatbot analyzuje fotografii poškozeného produktu, aby pomohl zákazníkovi.

Pokročilé koncepty v sémantické segmentaci

1. Atrous konvoluce

• Přínos: Zachycuje víceměřítkový kontext, zlepšuje rozpoznávání objektů různých velikostí.
• Implementace: Dilatované jádro vkládá mezery mezi váhy a efektivně zvětšuje jádro.

2. Podmíněná náhodná pole (CRF)

• Přínos: Zlepšuje přesnost hranic, ostřejší segmentační mapy.
• Integrace: Jako post-processing nebo součást architektury sítě.

3. Enkodér-dekodér s mechanismy pozornosti

• Přínos: Zaměřuje se na relevantní oblasti obrázku, redukuje šum pozadí.
• Aplikace: Efektivní ve složitých a přeplněných scénách.

4. Využití skip propojení

• Přínos: Zachovává prostorové informace během enkódování/dekódování.
• Efekt: Přesnější segmentace, zejména na hranicích objektů.

Výzvy a úskalí

1. Výpočetní náročnost

• Vysoké nároky na zdroje: Intenzivní trénování a inferování, zejména pro obrázky s vysokým rozlišením.
• Řešení: Použití GPU, optimalizace modelů pro efektivitu.

2. Požadavky na data

• Potřeba velkých anotovaných datasetů: Nákladné a časově náročné.
• Řešení: Polu-učené učení, augmentace dat, syntetická data.

3. Nevyváženost tříd

• Nerovnoměrné zastoupení tříd: Některé třídy mohou být podreprezentované.
• Řešení: Vážené ztrátové funkce, resampling.

4. Zpracování v reálném čase

• Problémy s latencí: Aplikace v reálném čase (např. řízení) vyžadují rychlou inferenci.
• Řešení: Lehká (lightweight) architektura, komprese modelů.

Příklady sémantické segmentace v praxi

1. Sémantická segmentace v autonomních vozidlech

Proces:

• Snímání obrazu: Kamery snímají okolí.
• Segmentace: Přiřazuje třídní štítky každému pixelu (silnice, vozidlo, chodec atd.).
• Rozhodování: Řídicí systém vozidla využívá tyto informace pro řízení.

2. Lékařská diagnostika pomocí sémantické segmentace

Proces:

• Snímání obrazu: Lékařská zobrazovací zařízení (MRI, CT).
• Segmentace: Modely zvýrazňují abnormální oblasti (např. nádory).
• Klinické využití: Lékaři používají mapy pro diagnózu a léčbu.

3. Zemědělský monitoring

Proces:

• Snímání obrazu: Drony snímají pole z výšky.
• Segmentace: Modely klasifikují pixely (zdravé plodiny, nemocné plodiny, půda, plevel).
• Praktická doporučení: Farmáři optimalizují zdroje na základě segmentačních map.

Výzkum v oblasti sémantické segmentace

Sémantická segmentace je klíčový úkol v počítačovém vidění, který zahrnuje klasifikaci každého pixelu v obrázku do kategorie. Tento proces je důležitý pro různé aplikace, jako jsou autonomní vozidla, medicínské zobrazování nebo úprava obrázků. Nedávný výzkum zkoumá různé přístupy ke zvýšení přesnosti a efektivity sémantické segmentace. Níže jsou shrnutí významných vědeckých článků na toto téma:

1. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation

Autoři: Mehmet Yildirim, Yogesh Langhe
Publikováno: 20. dubna 2023

• Představuje metodu panoptické segmentace kombinací instance a sémantické segmentace.
• Využívá modely Mask R-CNN a HTC pro řešení nevyváženosti dat a zlepšení výsledků.
• Dosahuje skóre PQ 47,1 na COCO panoptic test-dev datech.

Číst více

2. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours

Autoři: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
Publikováno: 6. dubna 2021

• Představuje plně konvoluční neuronovou síť, která se učí segmentaci instancí ze sémantické segmentace a kontur instancí.
• Kombinuje sémantickou a instanční segmentaci pro jednotné porozumění scéně.
• Vyhodnoceno na datasetu CityScapes s několika ablačními studiemi.

Číst více

3. Visual Semantic Segmentation Based on Few/Zero-Shot Learning: An Overview

Autoři: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
Publikováno: 13. listopadu 2022

• Shrnuje pokroky v oblasti sémantické segmentace využívající few/zero-shot learning.
• Diskutuje limity metod závislých na velkých anotovaných datasetech.
• Zdůrazňuje techniky umožňující učení z minimálního nebo žádného množství anotovaných vzorků.

Číst více