Semantisk segmentering

Semantisk segmentering er en datamaskinsyn-teknikk som innebærer å dele opp et bilde i flere segmenter, der hver piksel i bildet tilordnes en klasselabel som representerer et virkelig objekt eller område. I motsetning til generell bildeklassifisering, som gir én label til hele bildet, gir semantisk segmentering en mer detaljert forståelse ved å merke hver piksel, slik at maskiner kan tolke nøyaktig plassering og grenser for objekter i et bilde.

I sin kjerne hjelper semantisk segmentering maskiner å forstå “hva” som er i et bilde og “hvor” det befinner seg på pikselnivå. Dette detaljerte analyse-nivået er essensielt for applikasjoner som krever presis objektslokalisering og gjenkjenning, som autonom kjøring, medisinsk bildediagnostikk og robotikk.

Hvordan fungerer semantisk segmentering?

Semantisk segmentering fungerer ved å benytte dype læringsalgoritmer, spesielt konvolusjonsnevrale nettverk (CNN), til å analysere og klassifisere hver piksel i et bilde. Prosessen involverer flere sentrale komponenter:

1. Konvolusjonsnevrale nettverk (CNN): Spesialiserte nevrale nettverk designet for å behandle data med gitterstruktur, som bilder. De trekker ut hierarkiske trekk fra bilder, fra lavnivåkanter til høynivåobjekter.
2. Konvolusjonslag: Utfører konvolusjonsoperasjoner for å oppdage trekk på tvers av romlige dimensjoner.
3. Encoder-Decoder-arkitektur: Modeller bruker ofte en encoder (nedprøvingssti) for å redusere romlig oppløsning og fange opp trekk, og en decoder (oppsamlingssti) for å rekonstruere bildet til opprinnelig oppløsning og produsere et piksel-for-piksel klassifiseringskart.
4. Skip-forbindelser: Knytter encoder-lag til tilsvarende decoder-lag, bevarer romlig informasjon og kombinerer lave og høye trekk for mer nøyaktige resultater.
5. Trekkskart: Genereres når bildet går gjennom CNN, og representerer ulike nivåer av abstraksjon for mønstergjenkjenning.
6. Pikselklassifisering: Sluttresultatet er et trekkskart med samme romlige dimensjoner som input, der hver piksel sin klasselabel bestemmes ved å bruke en softmax-funksjon over klassene.

Dype læringsmodeller for semantisk segmentering

1. Fully Convolutional Networks (FCNs)

• Ende-til-ende-læring: Trenede til å direkte mappe inputbilder til segmenteringsresultater.
• Oppsampling: Bruker transponerte (dekonvolusjons-) lag for å oppsample trekkskart.
• Skip-forbindelser: Kombinerer grov, høynivåinformasjon med fin, lavnivådataljer.

2. U-Net

• Symmetrisk arkitektur: U-formet med like mange ned- og oppsamlingssteg.
• Skip-forbindelser: Knytter encoder- og decoder-lag for presis lokalisering.
• Færre treningsbilder kreves: Effektiv selv med begrenset treningsdata, noe som gjør den egnet for medisinske applikasjoner.

3. DeepLab-modeller

• Atrous-konvolusjon (dilated convolution): Utvider mottaksfeltet uten å øke antall parametre eller miste oppløsning.
• Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP): Bruker flere atrous-konvolusjoner med ulike dilatasjonsrater parallelt for multiskala-kontekst.
• Conditional Random Fields (CRFs): Brukt til etterprosessering (i tidlige versjoner) for å forbedre grenser.

4. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

• Pyramid pooling-modul: Fanger opp informasjon på ulike globale og lokale skalaer.
• Multiskala trekkeekstraksjon: Gjenkjenner objekter i ulike størrelser.

Dataannotering og trening

Dataannotering

• Annoteringsverktøy: Spesialiserte verktøy for å lage segmenteringsmasker med pikselvise klasselabels.
• Datasett:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Utfordringer: Annotering er tidkrevende og krever høy presisjon.

Treningsprosess

• Datautvidelse: Rotasjon, skalering, speiling for å øke datamangfoldet.
• Tapfunksjoner: Pikselvis kryssentropi, Dice-koeffisient.
• Optimaliseringsalgoritmer: Adam, RMSProp og andre gradientbaserte optimaliserere.

Applikasjoner og bruksområder

1. Autonom kjøring

• Forståelse av vei: Skiller vei, fortau, kjøretøy, fotgjengere og hindringer.
• Sanntidsprosessering: Kritisk for umiddelbare beslutninger.

Eksempel:
Segmenteringskart gjør det mulig for autonome kjøretøy å identifisere kjørbare områder og navigere trygt.

2. Medisinsk bildediagnostikk

• Svulstdeteksjon: Fremhever ondartede områder i MR- eller CT-bilder.
• Organssegmentering: Hjelper i kirurgisk planlegging.

Eksempel:
Segmentering av ulike vevstyper i hjernediagnostikk.

3. Landbruk

• Avlingshelsesjekk: Identifiserer friske og syke planter.
• Klassifisering av arealbruk: Skiller ulike vegetasjonstyper og arealdekker.

Eksempel:
Segmenteringskart hjelper bønder å målrette vanning eller skadedyrkontroll.

4. Robotikk og industriell automatisering

• Objekthåndtering: Gjør det mulig for roboter å gjenkjenne og håndtere objekter.
• Miljøkartlegging: Hjelper i navigasjon.

Eksempel:
Produksjonsroboter segmenterer og monterer deler med høy presisjon.

5. Satellitt- og flybildanalyse

• Klassifisering av arealdekke: Segmenterer skog, vann, urbane områder, osv.
• Katastrofevurdering: Evaluerer områder rammet av naturkatastrofer.

Eksempel:
Segmentering av flomsoner fra flyfoto for beredskapsplanlegging.

6. KI-automatisering og chatboter

• Visuell scene-forståelse: Forbedrer multimodale KI-systemer.
• Interaktive applikasjoner: AR-apper legger virtuelle objekter over basert på segmentering.

Eksempel:
KI-assistenter analyserer brukergenererte bilder og gir relevant hjelp.

Sammenkobling av semantisk segmentering med KI-automatisering og chatboter

Semantisk segmentering styrker KI ved å gi detaljert visuell forståelse som kan integreres i chatboter og virtuelle assistenter.

• Multimodal interaksjon: Kombinerer visuelle og tekstlige data for naturlige brukerinteraksjoner.
• Kontekstbevissthet: Tolkning av bilder for mer presise og nyttige svar.

Eksempel:
En chatbot analyserer et bilde av et skadet produkt for å hjelpe en kunde.

Avanserte konsepter i semantisk segmentering

1. Atrous-konvolusjon

• Fordel: Fanger opp multiskala-kontekst, forbedrer objektsgjenkjenning i ulike størrelser.
• Implementering: Dilaterte kjerner introduserer mellomrom mellom vekter, og utvider kjernen effektivt.

2. Conditional Random Fields (CRFs)

• Fordel: Forbedrer nøyaktigheten i grensene, gir skarpere segmenteringskart.
• Integrering: Som etterprosessering eller innebygd i nettverksarkitekturen.

3. Encoder-Decoder med oppmerksomhetsmekanismer

• Fordel: Fokuserer på relevante områder i bildet, reduserer bakgrunnsstøy.
• Bruksområde: Effektiv i komplekse, rotete scener.

4. Bruk av skip-forbindelser

• Fordel: Bevarer romlig informasjon under koding og dekoding.
• Effekt: Mer presis segmentering, spesielt ved objektgrenser.

Utfordringer og hensyn

1. Beregningskompleksitet

• Høyt ressursbehov: Krevende trening og inferens, spesielt for høyoppløselige bilder.
• Løsning: Bruk av GPU-er, optimalisering av modeller for effektivitet.

2. Datakrav

• Behov for store annoterte datasett: Kostbart og tidkrevende.
• Løsning: Semisupervised læring, datautvidelse, syntetiske data.

3. Klasseubalanse

• Ujevn klassedistribusjon: Noen klasser kan være underrepresentert.
• Løsning: Vektede tapfunksjoner, re-prøvetaking.

4. Sanntidsprosessering

• Forsinkelsesproblemer: Sanntidsapplikasjoner (f.eks. kjøring) krever rask inferens.
• Løsning: Lettvektsmodeller, modellkomprimering.

Eksempler på semantisk segmentering i praksis

1. Semantisk segmentering i autonome kjøretøy

Prosess:

• Bildeinnhenting: Kameraer fanger miljøet.
• Segmentering: Tildeler klasselabels til hver piksel (vei, kjøretøy, fotgjenger osv.).
• Beslutningstaking: Kjøretøysystemet bruker denne informasjonen til kjørebeslutninger.

2. Medisinsk diagnose med semantisk segmentering

Prosess:

• Bildeinnhenting: Medisinske bildesystemer (MR, CT).
• Segmentering: Modeller markerer unormale områder (f.eks. svulster).
• Klinisk bruk: Leger bruker kart for diagnose og behandling.

3. Landbruksmonitorering

Prosess:

• Bildeinnhenting: Droner tar flybilder av åkere.
• Segmentering: Modeller klassifiserer piksler (friske avlinger, syke avlinger, jord, ugress).
• Handlingsrettet innsikt: Bønder optimaliserer ressurser basert på segmenteringskart.

Forskning på semantisk segmentering

Semantisk segmentering er en sentral oppgave innen datamaskinsyn som innebærer å klassifisere hver piksel i et bilde til en kategori. Denne prosessen er viktig for ulike applikasjoner som autonom kjøring, medisinsk bildediagnostikk og bildebehandling. Nyere forskning har utforsket ulike tilnærminger for å forbedre nøyaktighet og effektivitet. Nedenfor følger sammendrag av bemerkelsesverdige vitenskapelige artikler om emnet:

1. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation

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

• Presenterer en metode for panoptisk segmentering ved å ensemble instance- og semantisk segmentering.
• Bruker Mask R-CNN-modeller og en HTC-modell for å håndtere databalansen og forbedre resultatene.
• Oppnår en PQ-score på 47,1 på COCO panoptic test-dev-data.

Les mer

2. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours

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

• Introduserer et fullt konvolusjonelt nevralt nettverk som lærer instancesegmentering fra semantisk segmentering og instance-konturer.
• Slår sammen semantisk og instancesegmentering for enhetlig sceneforståelse.
• Evaluert på CityScapes-datasettet med flere ablasjonsstudier.

Les mer

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

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

• Går gjennom fremskritt innen semantisk segmentering ved bruk av few/zero-shot-læring.
• Diskuterer begrensningene til metoder som er avhengige av store annoterte datasett.
• Fremhever teknikker som muliggjør læring fra minimale eller ingen merkede prøver.

Les mer