Instance-segmentering

Instance-segmentering indebærer at detektere og afgrænse hver enkelt genstand af interesse, der optræder i et billede. I modsætning til traditionel objektgenkendelse, som leverer omkransende bokse omkring objekter, går instance-segmentering et skridt videre ved at identificere den præcise pixelplacering af hver individuel genstand og producerer en mere præcis og detaljeret forståelse af billedets indhold.

Instance-segmentering er essentiel i situationer, hvor det ikke kun er vigtigt at detektere objekter, men også at skelne mellem flere instanser af samme objektklasse og forstå deres præcise former og placeringer i et billede.

Forståelse af Instance-segmentering

For fuldt ud at forstå instance-segmentering er det nyttigt at sammenligne det med andre former for billedsegmenteringsopgaver: semantisk segmentering og panoptisk segmentering.

Forskellen mellem Instance-segmentering og Semantisk Segmentering

Semantisk segmentering indebærer at klassificere hver pixel i et billede efter et sæt foruddefinerede kategorier eller klasser. Alle pixels, der tilhører en bestemt klasse (f.eks. “bil”, “person”, “træ”), mærkes tilsvarende uden at skelne mellem forskellige instanser af samme klasse.

Instance-segmentering derimod klassificerer ikke kun hver pixel, men differentierer også mellem separate instanser af samme klasse. Hvis der er flere biler i et billede, identificerer og afgrænser instance-segmenteringen hver bil individuelt og tildeler unikke identifikatorer til hver. Dette er afgørende i applikationer, hvor individuel objektgenkendelse og -sporing er nødvendigt.

Forskellen mellem Instance-segmentering og Panoptisk Segmentering

Panoptisk segmentering kombinerer målene for både semantisk og instance-segmentering. Det giver en komplet sceneopfattelse ved at tildele en semantisk label og et instans-ID til hver pixel i billedet. Det håndterer både “ting”-klasser (tællelige objekter som personer og biler) og “stof”-klasser (amorfe regioner som himmel, vej eller græs). Instance-segmentering fokuserer primært på “ting” og detekterer og segmenterer individuelle objektinstanser.

Hvordan fungerer Instance-segmentering?

Instance-segmenteringsalgoritmer anvender typisk deep learning-teknikker, især konvolutionsneuronale netværk (CNN’er), til at analysere billeder og generere segmenteringsmasker for hver objektinstans.

Nøglekomponenter i Instance-segmenteringsmodeller

1. Feature Extraction (Encoder): Første skridt er feature extraction. Et encoder-netværk, ofte et CNN, behandler inputbilledet for at udtrække features, der repræsenterer det visuelle indhold.
2. Region Proposal: Modellen foreslår regioner i billedet, der sandsynligvis indeholder objekter, ofte ved brug af Region Proposal Networks (RPN’er).
3. Klassificering og Lokalisering: For hver foreslået region klassificerer modellen objektet (f.eks. “bil”, “person”) og forbedrer den omkransende boks.
4. Mask Prediction (Segmenteringshoved): Det sidste trin genererer en segmenteringsmaske for hver objektinstans—en pixelvis repræsentation, der angiver, hvilke pixels der tilhører objektet.

Populære Instance-segmenteringsmodeller

Mask R-CNN

Mask R-CNN er en af de mest udbredte arkitekturer til instance-segmentering. Den udvider Faster R-CNN-modellen ved at tilføje en gren til at forudsige segmenteringsmasker på hver Region of Interest (RoI) parallelt med den eksisterende gren til klassificering og omkransende boks-regression.

Sådan fungerer Mask R-CNN:

• Feature Extraction: Et inputbillede sendes igennem et backbone CNN (f.eks. ResNet) for at generere et feature map.
• Region Proposal Network (RPN): Feature mappet bruges til at generere region proposals, der potentielt indeholder objekter.
• RoI Align: Regioner udtrækkes fra feature mappet med RoI Align, hvilket bevarer rumlig justering.
• Prediction Heads:
  • Klassificerings- og boksregressionshoved: For hver RoI forudsiger modellen objektklassen og forbedrer bokskoordinaterne.
  • Mask-hoved: Et konvolutionsnetværk forudsiger en binær maske for hver RoI, der angiver de præcise pixels, der tilhører objektet.

Andre Modeller

• YOLACT: En realtids instance-segmenteringsmodel, der kombinerer hastigheden fra single-shot-detektion med instance-segmentering.
• SOLO & SOLOv2: Fuldt konvolutionelle modeller, der segmenterer objekter ved at tildele instanskategorier til hver pixel uden objektforslag.
• BlendMask: Kombinerer top-down og bottom-up tilgange og blender grove og fine features for høj-kvalitetsmasker.

Anvendelser af Instance-segmentering

Instance-segmentering tilbyder detaljeret objektgenkendelse og -segmentering for komplekse opgaver på tværs af mange industrier.

Medicinsk Billedbehandling

• Anvendelse: Automatiseret analyse af medicinske billeder (MRI, CT-scanninger, histopatologi).
• Brugssag: Detektere og afgrænse individuelle celler, tumorer eller anatomiske strukturer. For eksempel segmentering af cellekerner i histopatologiske billeder til cancerdetektion.
• Eksempel: Segmentering af tumorer i MRI-scanninger hjælper radiologer med at vurdere vækster til behandlingsplanlægning.

Autonom Kørsel

• Anvendelse: Perceptionssystemer i selvkørende biler.
• Brugssag: Muliggør, at autonome køretøjer kan detektere og adskille objekter som biler, fodgængere, cyklister og vejskilte.
• Eksempel: Gør det muligt for en selvkørende bil at skelne mellem flere fodgængere, der går tæt sammen, og forudsige deres bevægelser.

Robotik

• Anvendelse: Objektmanipulation og interaktion i robotsystemer.
• Brugssag: Robotter genkender og interagerer med individuelle objekter i rodede omgivelser (f.eks. plukning og sortering af varer på lagre).
• Eksempel: En robotarm bruger instance-segmentering til at plukke specifikke komponenter fra en blandet bunke.

Satellit- og Luftbilleder

• Anvendelse: Analyse af satellit-/dronebilleder til miljøovervågning, byplanlægning og landbrug.
• Brugssag: Segmentering af bygninger, køretøjer, afgrøder eller træer til ressourceforvaltning og katastrofeberedskab.
• Eksempel: Optælling af individuelle træer i en plantage for at vurdere sundhed og optimere høstning.

Kvalitetskontrol i Fremstilling

• Anvendelse: Automatiseret inspektion og defektdetektion i produktion.
• Brugssag: Identificere og isolere produkter eller komponenter for at finde fejl og sikre kvalitetskontrol.
• Eksempel: Detektere og segmentere mikrochips for at identificere produktionsfejl.

Augmented Reality (AR)

• Anvendelse: Objektgenkendelse og interaktion i AR-applikationer.
• Brugssag: Genkende og segmentere objekter, så virtuelle elementer kan interagere med virkelige objekter.
• Eksempel: Segmentering af møbler i et rum, så brugere kan visualisere nye møblers placering og interaktion i AR.

Videoanalyse og Overvågning

• Anvendelse: Bevægelsessporing og adfærdsanalyse i sikkerhedssystemer.
• Brugssag: Sporing af individuelle objekter i videoer over tid for bevægelsesmønstre og aktivitetsdetektion.
• Eksempel: Sporing af kunders bevægelser i detailmiljøer for optimering af indretning og forebyggelse af svind.

Eksempler og Brugssager

Medicinsk Billedbehandling: Celleoptælling og Analyse

• Proces:
  • Mikroskopibilleder føres ind i en instance-segmenteringsmodel.
  • Modellen identificerer hver celle, selv hvis de overlapper eller har uregelmæssig form.
  • Segmenterede celler tælles og analyseres for størrelse og morfologi.
• Fordele:
  • Øget nøjagtighed og effektivitet.
  • Muliggør storskala studier.
  • Giver kvantitative data til forskning eller diagnose.

Autonom Kørsel: Fodgænger-detektion

• Proces:
  • Kameraer ombord optager billeder i realtid.
  • Instance-segmenteringsmodeller identificerer og segmenterer hver fodgænger.
  • Systemet forudsiger bevægelse og tilpasser køretøjets adfærd.
• Fordele:
  • Forbedret sikkerhed og navigation.
  • Bedre overholdelse af sikkerhedsstandarder.

Robotik: Varesortering på Lagre

• Proces:
  • Kameraer tager billeder af varer på et transportbånd.
  • Instance-segmenteringsmodeller identificerer og segmenterer varer, selv hvis de overlapper.
  • Robotter bruger data til at plukke og sortere varer.
• Fordele:
  • Øget sorteringshastighed og effektivitet.
  • Mindre fejlhåndtering eller skade.
  • Kan håndtere komplekse varesortimenter.

Satellitbilleder: Overvågning af Byudvikling

• Proces:
  • Satellitbilleder analyseres for at segmentere bygninger.
  • Ændringer spores ved at sammenligne resultater fra forskellige perioder.
• Fordele:
  • Detaljerede data om byvækst.
  • Hjælper i planlægning og ressourceallokering.
  • Vurderer miljøpåvirkning.

Hvordan Instance-segmentering Forholder Sig til AI-automatisering og Chatbots

Selvom instance-segmentering er en computer vision-opgave, spiller det en stor rolle i AI-automatisering ved at give detaljeret visuel forståelse, så automatiseringssystemer kan interagere intelligent med den fysiske verden.

Integration med AI-automatisering

• Robot-automatisering:
  • Robotter bruger instance-segmentering til at forstå omgivelser og udføre opgaver autonomt.
  • Eksempel: Droner bruger segmentering til at navigere og undgå forhindringer.
• Automatisering i produktion:
  • Automatiseret inspektion bruger segmentering til at detektere fejl og sikre kvalitet.

Forbedring af AI-funktionalitet i Chatbots og Virtuelle Assistenter

Selvom chatbots primært er tekstbaserede, udvider integration af instance-segmentering deres evner med visuelle grænseflader.

• Visuelle chatbots: Chatbots fortolker brugerindsendte billeder og giver detaljeret information om objekter ved hjælp af instance-segmentering.
• Kundesupport: Brugere kan sende produktbilleder med problemer; chatbots identificerer problemområder og yder assistance.
• Tilgængelighedsværktøjer: For synshandicappede kan AI-systemer beskrive scener i detaljer ved at identificere hvert objekt gennem segmentering.

Fremskridt og Fremtid for Instance-segmentering

Instance-segmentering udvikler sig hurtigt med fremskridt inden for deep learning og beregningsmetoder.

Realtids Instance-segmentering

• Teknikker: Netværksoptimering for lavere beregningsbelastning, single-shot detektorer for hurtigere inferens.
• Udfordringer: Balancering af hastighed og nøjagtighed, håndtering af edge-enheder.

Kombination med Andre Modaliteter

• Multimodale Data: Kombinere segmentering med lidar, radar eller termisk billede for robust perception.
  • Eksempel: Fletning af kamera- og lidar-billeder i autonome køretøjer.

Semi-supervised og Unsupervised Learning

• Tilgange: Semi-supervised learning bruger nogle mærkede og mange umærkede data; unsupervised learning opdager mønstre uden mærker.
• Fordele: Lavere annoteringsomkostninger, lettere tilgængeligt for specialiserede områder.

Edge Computing og Udrulning

• Anvendelser: IoT-enheder og wearables udfører lokal segmentering for privatliv og effektivitet.
• Overvejelser: Modeloptimering til lavt strømforbrug og begrænset beregning.

Instance-segmentering forbedrer AI-systemers evne til at interagere med verden og driver fremskridt inden for områder som medicinsk billedbehandling, autonome køretøjer og robotik. Efterhånden som teknologien udvikler sig, vil instance-segmentering blive endnu mere central for AI-løsninger.

Forskning i Instance-segmentering

Instance-segmentering er en afgørende computer vision-opgave, der indebærer at detektere, klassificere og segmentere hver objektinstans i et billede. Det kombinerer objektgenkendelse og semantisk segmentering for at give detaljerede indsigter. Centrale forskningsbidrag omfatter:

1. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours
   Denne forskning præsenterede et fuldt konvolutionelt neuralt netværk, der lærer instance-segmentering ud fra semantisk segmentering og instance-konturer (objektgrænser). Instance-konturer og semantisk segmentering giver en grænsebevidst segmentering. Forbundne komponentmærkninger producerer derefter instance-segmentering. Evalueret på CityScapes-datasættet med flere studier.

   

2. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation
   Denne artikel beskriver en løsning til 2019 COCO panoptic segmentation-opgaven ved at udføre instance- og semantisk segmentering separat og derefter kombinere dem. Ydelsen blev forbedret med ekspertmodeller af Mask R-CNN til dataubalance og HTC-modellen til bedste instance-segmentering. Ensemble-strategier styrkede yderligere resultaterne og opnåede en PQ-score på 47,1 på COCO panoptic test-dev data.
   Læs mere

3. Insight Any Instance: Promptable Instance Segmentation for Remote Sensing Images
   Dette studie tackler udfordringer i instance-segmentering af fjernmåling (ubalanceret forhold mellem for- og baggrund, små instanser) ved at foreslå et nyt prompt-paradigme. Lokale og global-til-lokale promptmoduler hjælper med at modellere kontekst, hvilket gør modeller mere promptbare og forbedrer segmenteringsydelsen.
   Læs mere