Semantische Segmentatie

Semantische segmentatie is een computer vision-techniek waarbij een afbeelding wordt opgedeeld in meerdere segmenten, waarbij aan elke pixel in de afbeelding een klassenlabel wordt toegekend dat een echt object of een regio vertegenwoordigt. In tegenstelling tot algemene beeldclassificatie, waarbij een enkel label aan een volledige afbeelding wordt toegekend, biedt semantische segmentatie een gedetailleerder begrip door elke pixel te labelen. Dit stelt machines in staat om de precieze locatie en grenzen van objecten binnen een afbeelding te interpreteren.

In de kern helpt semantische segmentatie machines te begrijpen “wat” er op een afbeelding staat en “waar” dit zich bevindt op pixelniveau. Dit detailniveau is essentieel voor toepassingen die nauwkeurige objectlokalisatie en herkenning vereisen, zoals autonoom rijden, medische beeldvorming en robotica.

Hoe werkt semantische segmentatie?

Semantische segmentatie werkt door gebruik te maken van deep learning-algoritmen, met name convolutionele neurale netwerken (CNN’s), om elke pixel in een afbeelding te analyseren en te classificeren. Het proces bestaat uit verschillende belangrijke componenten:

1. Convolutionele Neurale Netwerken (CNN’s): Gespecialiseerde neurale netwerken ontworpen om gegevens met een roosterachtige structuur, zoals afbeeldingen, te verwerken. Ze extraheren hiërarchische kenmerken uit afbeeldingen, van laag-niveau randen tot hoog-niveau objecten.
2. Convolutionele Lagen: Toepassen van convolutiebewerkingen om kenmerken over ruimtelijke dimensies te detecteren.
3. Encoder-Decoder Architectuur: Modellen gebruiken vaak een encoder (downsampelpad) om ruimtelijke dimensies te verkleinen en kenmerken vast te leggen, en een decoder (upsampelpad) om de afbeelding naar de oorspronkelijke resolutie te reconstrueren en een pixel-voor-pixel classificatiekaart te produceren.
4. Skip Connections: Verbindt encoderlagen met overeenkomstige decoderlagen, waardoor ruimtelijke informatie behouden blijft en lage- en hoog-niveau kenmerken worden gecombineerd voor nauwkeurigere resultaten.
5. Feature Maps: Worden gegenereerd wanneer de afbeelding door het CNN gaat en representeren verschillende abstractieniveaus voor patroonherkenning.
6. Pixelclassificatie: De uiteindelijke output is een feature map met dezelfde ruimtelijke dimensies als de input, waarbij het klassenlabel van elke pixel wordt bepaald door een softmaxfunctie over de klassen toe te passen.

Deep learning-modellen voor semantische segmentatie

1. Fully Convolutional Networks (FCN’s)

• End-to-End Learning: Getraind om invoerafbeeldingen direct in segmentatie-uitvoer te vertalen.
• Upsampling: Gebruikt getransponeerde (deconvolutionele) lagen om feature maps op te schalen.
• Skip Connections: Combineert grove, hoog-niveau informatie met fijne, laag-niveau details.

2. U-Net

• Symmetrische Architectuur: U-vormig met evenveel downsampling- als upsampling-stappen.
• Skip Connections: Verbindt encoder- en decoderlagen voor nauwkeurige lokalisatie.
• Minder Trainingsafbeeldingen Nodig: Effectief, zelfs met beperkte trainingsdata, wat het geschikt maakt voor medische toepassingen.

3. DeepLab Modellen

• Atrous Convolutie (Gediateerde Convolutie): Vergroot het receptieve veld zonder extra parameters of verlies van resolutie.
• Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP): Past meerdere atrous convoluties met verschillende dilatatiegraden parallel toe voor multi-scale context.
• Conditional Random Fields (CRF’s): Gebruikt voor post-processing (in vroege versies) om grenzen te verfijnen.

4. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

• Pyramid Pooling Module: Legt informatie op verschillende globale en lokale schalen vast.
• Multi-scale Feature Extractie: Herkent objecten van verschillende groottes.

Data-annotatie en training

Data-annotatie

• Annotatietools: Gespecialiseerde tools om segmentatiemaskers te maken met pixel-voor-pixel klassenlabels.
• Datasets:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Uitdagingen: Annotatie is arbeidsintensief en vereist hoge precisie.

Trainingsproces

• Data Augmentatie: Rotatie, schalen, spiegelen om de diversiteit van data te vergroten.
• Loss Functies: Pixel-voor-pixel cross-entropy, Dice-coëfficiënt.
• Optimalisatie-algoritmen: Adam, RMSProp en andere optimizers op basis van gradient descent.

Toepassingen en gebruikscases

1. Autonoom rijden

• Wegbegrip: Onderscheidt wegen, trottoirs, voertuigen, voetgangers en obstakels.
• Realtime verwerking: Essentieel voor directe besluitvorming.

Voorbeeld:
Segmentatiekaarten stellen autonome voertuigen in staat om berijdbare gebieden te identificeren en veilig te navigeren.

2. Medische beeldvorming

• Tumordetectie: Markeert kwaadaardige regio’s in MRI- of CT-scans.
• Orgaansegmentatie: Helpt bij chirurgische planning.

Voorbeeld:
Segmenteren van verschillende weefseltypes in hersenbeelden voor diagnose.

3. Landbouw

• Monitoring van gewasgezondheid: Identificeert gezonde en zieke planten.
• Landgebruikclassificatie: Onderscheidt typen vegetatie en landbedekking.

Voorbeeld:
Segmentatiekaarten helpen boeren om irrigatie of plaagbestrijding gericht toe te passen.

4. Robotica en industriële automatisering

• Objectmanipulatie: Stelt robots in staat objecten te herkennen en te hanteren.
• Omgevingsmapping: Helpt bij navigatie.

Voorbeeld:
Productierobots segmenteren en assembleren onderdelen met hoge precisie.

5. Analyse van satelliet- en luchtbeelden

• Landbedekkingsclassificatie: Segmenteert bossen, wateren, stedelijke gebieden, enz.
• Rampenbeoordeling: Evalueert gebieden die door natuurrampen zijn getroffen.

Voorbeeld:
Overstromingszones segmenteren op luchtfoto’s voor noodplanning.

6. AI-automatisering en chatbots

• Visueel scènebegrip: Verbetert multi-modale AI-systemen.
• Interactieve toepassingen: AR-apps leggen virtuele objecten over op basis van segmentatie.

Voorbeeld:
AI-assistenten analyseren door gebruikers ingestuurde foto’s en bieden relevante hulp.

Koppeling van semantische segmentatie met AI-automatisering en chatbots

Semantische segmentatie versterkt AI door gedetailleerd visueel begrip te bieden dat geïntegreerd kan worden in chatbots en virtuele assistenten.

• Multi-modale interactie: Combineert visuele en tekstuele data voor natuurlijke gebruikersinteracties.
• Contextueel bewustzijn: Interpreteert afbeeldingen voor nauwkeurigere en behulpzamere antwoorden.

Voorbeeld:
Een chatbot analyseert een foto van een beschadigd product om een klant te helpen.

Geavanceerde concepten in semantische segmentatie

1. Atrous Convolutie

• Voordeel: Legt multi-scale context vast, verbetert objectherkenning op verschillende groottes.
• Implementatie: Gedilateerde kernels introduceren spaties tussen gewichten, waardoor de kernel efficiënt wordt vergroot.

2. Conditional Random Fields (CRF’s)

• Voordeel: Verbetert de nauwkeurigheid van grenzen, scherpere segmentatiekaarten.
• Integratie: Als post-processing of binnen de netwerkarchitectuur.

3. Encoder-Decoder met attentiemechanismen

• Voordeel: Richt zich op relevante beeldregio’s, vermindert achtergrondruis.
• Toepassing: Effectief in complexe, drukke scènes.

4. Gebruik van skip connections

• Voordeel: Behoudt ruimtelijke informatie tijdens encoderen/decoderen.
• Effect: Nauwkeurigere segmentatie, vooral bij objectgrenzen.

Uitdagingen en overwegingen

1. Computationele complexiteit

• Hoge resourcebehoefte: Intensieve training en inferentie, vooral voor afbeeldingen met hoge resolutie.
• Oplossing: Gebruik GPU’s, optimaliseer modellen voor efficiëntie.

2. Data-eisen

• Behoefte aan grote geannoteerde datasets: Duur en tijdrovend.
• Oplossing: Semi-gesuperviseerd leren, data-augmentatie, synthetische data.

3. Klassenonbalans

• Ongelijke klassenverdeling: Sommige klassen zijn ondervertegenwoordigd.
• Oplossing: Gewogen loss-functies, hersampelen.

4. Realtime verwerking

• Latentieproblemen: Realtime toepassingen (bijvoorbeeld rijden) vereisen snelle inferentie.
• Oplossing: Lichtgewicht modellen, modelcompressie.

Voorbeelden van semantische segmentatie in actie

1. Semantische segmentatie in autonome voertuigen

Proces:

• Beeldverwerving: Camera’s leggen de omgeving vast.
• Segmentatie: Wijs klassenlabels toe aan elke pixel (weg, voertuig, voetganger, enz.).
• Besluitvorming: Het voertuigsysteem gebruikt deze informatie voor rijbeslissingen.

2. Medische diagnose met semantische segmentatie

Proces:

• Beeldverwerving: Medische beeldvormingsapparaten (MRI, CT).
• Segmentatie: Modellen markeren abnormale regio’s (bijvoorbeeld tumoren).
• Klinisch gebruik: Artsen gebruiken kaarten voor diagnose en behandeling.

3. Landbouwmonitoring

Proces:

• Beeldverwerving: Drones maken luchtfoto’s van velden.
• Segmentatie: Modellen classificeren pixels (gezonde gewassen, zieke gewassen, grond, onkruid).
• Actiegerichte inzichten: Boeren optimaliseren middelen op basis van segmentatiekaarten.

Onderzoek naar semantische segmentatie

Semantische segmentatie is een cruciale taak binnen computer vision waarbij elke pixel in een afbeelding in een categorie wordt geclassificeerd. Dit proces is van groot belang voor diverse toepassingen zoals autonoom rijden, medische beeldvorming en beeldbewerking. Recent onderzoek heeft verschillende benaderingen verkend om de nauwkeurigheid en efficiëntie van semantische segmentatie te verbeteren. Hieronder volgen samenvattingen van opmerkelijke wetenschappelijke artikelen over dit onderwerp:

1. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation

Auteurs: Mehmet Yildirim, Yogesh Langhe
Gepubliceerd: 20 april 2023

• Presenteert een methode voor panoptische segmentatie door instance- en semantische segmentatie te combineren.
• Gebruikt Mask R-CNN-modellen en een HTC-model om data-onbalans aan te pakken en resultaten te verbeteren.
• Behaalt een PQ-score van 47.1 op de COCO panoptic test-dev data.

Lees meer

2. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours

Auteurs: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
Gepubliceerd: 6 april 2021

• Introduceert een volledig convolutioneel neuraal netwerk dat instance-segmentatie leert uit semantische segmentatie en instance-contouren.
• Combineert semantische en instance-segmentatie voor een geïntegreerd scènebegrip.
• Getest op het CityScapes-dataset met diverse ablatiestudies.

Lees meer

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

Auteurs: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
Gepubliceerd: 13 november 2022

• Bespreekt ontwikkelingen in semantische segmentatie met behulp van few/zero-shot learning.
• Bespreekt beperkingen van methoden die afhankelijk zijn van grote geannoteerde datasets.
• Benadrukt technieken die leren mogelijk maken met minimale of geen gelabelde voorbeelden.

Lees meer