Semantisk Segmentering

Semantisk segmentering er en computer vision-teknik, der indebærer opdeling af et billede i flere segmenter, hvor hver pixel i billedet tildeles en klasselabel, der repræsenterer et objekt eller område i den virkelige verden. I modsætning til generel billedklassifikation, som tildeler en enkelt label til et helt billede, giver semantisk segmentering en mere detaljeret forståelse ved at mærke hver pixel, hvilket gør det muligt for maskiner at tolke den præcise placering og afgrænsning af objekter i et billede.

I sin kerne hjælper semantisk segmentering maskiner med at forstå “hvad” der er i et billede, og “hvor” det er placeret på pixel-niveau. Dette detaljerede analyseniveau er afgørende for applikationer, der kræver præcis objektlokalisering og -genkendelse, såsom autonom kørsel, medicinsk billedbehandling og robotteknologi.

Hvordan virker semantisk segmentering?

Semantisk segmentering fungerer ved at bruge dybe læringsalgoritmer, især convolutional neural networks (CNNs), til at analysere og klassificere hver pixel i et billede. Processen involverer flere nøglekomponenter:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs): Specialiserede neurale netværk designet til at bearbejde data med et gitterlignende topologi, såsom billeder. De udtrækker hierarkiske træk fra billeder, fra lavniveau-kanter til højniveau-objekter.
2. Convolutional Layers: Anvender convolution-operationer til at detektere træk på tværs af rumlige dimensioner.
3. Encoder-Decoder-arkitektur: Modeller bruger ofte en encoder (ned-samplingssti) til at reducere de rumlige dimensioner og opfange træk, og en decoder (op-samplingssti) til at genskabe billedet til dets oprindelige opløsning og producere et pixel-for-pixel-klassifikationskort.
4. Skip Connections: Forbinder encoder-lag med tilsvarende decoder-lag, bevarer rumlig information og kombinerer lave og høje træk for mere nøjagtige resultater.
5. Feature Maps: Genereres, når billedet passerer gennem CNN, og repræsenterer forskellige abstraktionsniveauer til mønstergenkendelse.
6. Pixelklassifikation: Det endelige output er et feature-kort med samme rumlige dimensioner som inputtet, hvor hver pixels klasselabel bestemmes ved at anvende en softmax-funktion på tværs af klasserne.

Deep Learning-modeller til semantisk segmentering

1. Fully Convolutional Networks (FCNs)

• End-to-End-læring: Trænet til direkte at kortlægge inputbilleder til segmenteringsoutput.
• Opsampling: Bruger transponerede (dekonvolutionelle) lag til at opsample feature maps.
• Skip Connections: Kombinerer grov, højniveau-information med fin, lavniveau-detalje.

2. U-Net

• Symmetrisk arkitektur: U-formet med lige mange ned- og opsamlingsskridt.
• Skip Connections: Forbinder encoder- og decoder-lag for præcis lokalisering.
• Kræver færre træningsbilleder: Effektiv selv med begrænset træningsdata, hvilket gør den velegnet til medicinske applikationer.

3. DeepLab-modeller

• Atrous Convolution (Dilateret Convolution): Udvider receptive field uden at øge antallet af parametre eller miste opløsning.
• Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP): Anvender flere atrous convolutioner med forskellige dilationsrater parallelt for multiskala kontekst.
• Conditional Random Fields (CRFs): Bruges til efterbehandling (i de tidlige versioner) for at forfine kanter.

4. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

• Pyramid Pooling Module: Opfanger information på forskellige globale og lokale skalaer.
• Multiskala feature-udtrækning: Genkender objekter i forskellige størrelser.

Dataannotering og træning

Dataannotering

• Annoteringsværktøjer: Specialiserede værktøjer til at lave segmenteringsmasker med pixel-for-pixel klasselabels.
• Datasæt:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Udfordringer: Annotering er tidskrævende og kræver høj præcision.

Træningsproces

• Dataaugmentation: Rotation, skalering, spejlvending for at øge datamængden.
• Loss-funktioner: Pixel-for-pixel cross-entropy, Dice-koefficient.
• Optimeringsalgoritmer: Adam, RMSProp og andre gradient descent-baserede optimeringsmetoder.

Anvendelser og brugsscenarier

1. Autonom kørsel

• Vejforståelse: Skelner veje, fortove, køretøjer, fodgængere og forhindringer.
• Realtidsbehandling: Afgørende for øjeblikkelig beslutningstagning.

Eksempel:
Segmenteringskort gør det muligt for autonome køretøjer at identificere farbare områder og navigere sikkert.

2. Medicinsk billedbehandling

• Tumordetektion: Markerer ondartede områder i MR- eller CT-scanninger.
• Organssegmentering: Hjælper ved kirurgisk planlægning.

Eksempel:
Segmentering af forskellige vævstyper i hjernescanninger til diagnosticering.

3. Landbrug

• Overvågning af afgrødesundhed: Identificerer sunde og syge planter.
• Jordklassificering: Skelner mellem typer af vegetation og arealanvendelse.

Eksempel:
Segmenteringskort hjælper landmænd med målrettet vanding eller bekæmpelse af skadedyr.

4. Robotik og industriel automation

• Objekthåndtering: Gør det muligt for robotter at genkende og håndtere objekter.
• Miljøkortlægning: Hjælper med navigation.

Eksempel:
Produktionsrobotter segmenterer og samler dele med høj præcision.

5. Satellit- og luftbilledanalyse

• Jorddækkeklassificering: Segmenterer skove, vandområder, byområder mv.
• Katastrofevurdering: Evaluerer områder ramt af naturkatastrofer.

Eksempel:
Segmentering af oversvømmelseszoner fra luftbilleder til beredskabsplanlægning.

6. AI-automatisering og chatbots

• Visuel scene-forståelse: Forbedrer multimodale AI-systemer.
• Interaktive applikationer: AR-apps overlejrer virtuelle objekter baseret på segmentering.

Eksempel:
AI-assistenter analyserer brugerindsendte fotos og giver relevant hjælp.

Forbindelse mellem semantisk segmentering, AI-automatisering og chatbots

Semantisk segmentering forbedrer AI ved at levere detaljeret visuel forståelse, som kan integreres i chatbots og virtuelle assistenter.

• Multimodal interaktion: Kombinerer visuelle og tekstuelle data for naturlige brugerinteraktioner.
• Kontekstuel forståelse: Fortolker billeder for mere nøjagtige og hjælpsomme svar.

Eksempel:
En chatbot analyserer et foto af et beskadiget produkt for at hjælpe en kunde.

Avancerede koncepter i semantisk segmentering

1. Atrous Convolution

• Fordel: Opfanger multiskala-kontekst og forbedrer objektgenkendelse på tværs af størrelser.
• Implementering: Dilaterede kerner tilføjer mellemrum mellem vægte og udvider kernen effektivt.

2. Conditional Random Fields (CRFs)

• Fordel: Forbedrer kantnøjagtighed og giver skarpere segmenteringskort.
• Integration: Som efterbehandling eller inden for netværksarkitekturen.

3. Encoder-Decoder med attention-mekanismer

• Fordel: Fokuserer på relevante billedområder og reducerer baggrundsstøj.
• Anvendelse: Effektiv i komplekse, rodede scener.

4. Brug af skip connections

• Fordel: Bevarer rumlig information under kodning/afkodning.
• Effekt: Mere præcis segmentering, især ved objektkanter.

Udfordringer og overvejelser

1. Beregningsmæssig kompleksitet

• Højt ressourceforbrug: Intensiv træning og inferens, især for billeder i høj opløsning.
• Løsning: Brug GPU’er og optimer modeller for effektivitet.

2. Data-krav

• Behov for store annoterede datasæt: Dyrt og tidskrævende.
• Løsning: Semisupervised learning, dataaugmentation, syntetiske data.

3. Klasseubalancer

• Ujævn klassedistribution: Nogle klasser kan være underrepræsenterede.
• Løsning: Vægtede loss-funktioner, resampling.

4. Realtidsbehandling

• Forsinkelsesproblemer: Realtidsapplikationer (fx kørsel) kræver hurtig inferens.
• Løsning: Letvægtsmodeller, modelkomprimering.

Eksempler på semantisk segmentering i praksis

1. Semantisk segmentering i autonome køretøjer

Proces:

• Billedoptagelse: Kameraer opfanger omgivelserne.
• Segmentering: Tildeler klasselabels til hver pixel (vej, køretøj, fodgænger osv.).
• Beslutningstagning: Køretøjets styresystem bruger denne information til kørselsbeslutninger.

2. Medicinsk diagnose med semantisk segmentering

Proces:

• Billedoptagelse: Medicinske billedapparater (MR, CT).
• Segmentering: Modeller markerer unormale områder (fx tumorer).
• Klinisk brug: Læger bruger kortene til diagnose og behandling.

3. Landbrugsovervågning

Proces:

• Billedoptagelse: Droner optager luftbilleder af marker.
• Segmentering: Modeller klassificerer pixels (sunde afgrøder, syge afgrøder, jord, ukrudt).
• Handlingsorienteret indsigt: Landmænd optimerer ressourcer baseret på segmenteringskort.

Forskning i semantisk segmentering

Semantisk segmentering er en afgørende opgave inden for computer vision, der indebærer at klassificere hver pixel i et billede i en kategori. Denne proces er vigtig for forskellige applikationer som autonom kørsel, medicinsk billedbehandling og billedredigering. Nyere forskning har undersøgt forskellige tilgange for at forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af semantisk segmentering. Nedenfor er opsummeringer af bemærkelsesværdige videnskabelige artikler om dette emne:

1. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation

Forfattere: Mehmet Yildirim, Yogesh Langhe
Udgivet: 20. april 2023

• Præsenterer en metode til panoptisk segmentering ved at sammenkæde instance og semantisk segmentering.
• Anvender Mask R-CNN-modeller og en HTC-model til at håndtere dataubalancer og forbedre resultaterne.
• Opnår en PQ-score på 47,1 på COCO panoptic test-dev data.

Læs mere

2. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours

Forfattere: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
Udgivet: 6. april 2021

• Introducerer et fuldt convolutionelt neuralt netværk, der lærer instance-segmentering fra semantisk segmentering og instance-konturer.
• Kombinerer semantisk og instance-segmentering for samlet scene-forståelse.
• Evalueret på CityScapes-datasæt med flere ablationsstudier.

Læs mere

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

Forfattere: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
Udgivet: 13. november 2022

• Gennemgår fremskridt inden for semantisk segmentering ved brug af few/zero-shot learning.
• Diskuterer begrænsninger ved metoder, der er afhængige af store annoterede datasæt.
• Fremhæver teknikker, der muliggør læring fra få eller ingen mærkede eksempler.

Læs mere