Segmentacja instancji

Segmentacja instancji polega na wykrywaniu i wyodrębnianiu każdego pojedynczego obiektu zainteresowania, który pojawia się na obrazie. W przeciwieństwie do tradycyjnego wykrywania obiektów, które wyznacza jedynie ramki ograniczające wokół obiektów, segmentacja instancji idzie o krok dalej, identyfikując dokładną lokalizację każdego obiektu na poziomie pikseli, co pozwala na znacznie precyzyjniejsze i bardziej szczegółowe zrozumienie zawartości obrazu.

Segmentacja instancji jest niezbędna tam, gdzie ważne jest nie tylko wykrycie obiektów, ale także rozróżnienie wielu egzemplarzy tej samej klasy obiektów oraz zrozumienie ich dokładnych kształtów i położenia na obrazie.

Zrozumienie segmentacji instancji

Aby w pełni zrozumieć segmentację instancji, warto porównać ją z innymi typami zadań segmentacji obrazów: segmentacją semantyczną oraz segmentacją panoptyczną.

Różnica między segmentacją instancji a segmentacją semantyczną

Segmentacja semantyczna polega na klasyfikowaniu każdego piksela na obrazie zgodnie z zestawem zdefiniowanych kategorii lub klas. Wszystkie piksele należące do danej klasy (np. „samochód”, „człowiek”, „drzewo”) otrzymują odpowiednią etykietę, bez rozróżnienia poszczególnych egzemplarzy tej samej klasy.

Segmentacja instancji natomiast nie tylko klasyfikuje każdy piksel, ale także rozróżnia oddzielne instancje tej samej klasy. Jeśli na obrazie znajduje się kilka samochodów, segmentacja instancji zidentyfikuje i wyodrębni każdy samochód osobno, przypisując każdemu unikalny identyfikator. Jest to kluczowe w zastosowaniach wymagających rozpoznawania i śledzenia pojedynczych obiektów.

Różnica między segmentacją instancji a segmentacją panoptyczną

Segmentacja panoptyczna łączy cele segmentacji semantycznej i instancji. Zapewnia pełne zrozumienie sceny, przypisując każdemu pikselowi etykietę semantyczną oraz identyfikator instancji. Obejmuje zarówno klasy „things” (policzalne obiekty jak ludzie czy samochody), jak i „stuff” (niejednorodne obszary jak niebo, droga, trawa). Segmentacja instancji skupia się głównie na „things”, wykrywając i segmentując poszczególne egzemplarze obiektów.

Jak działa segmentacja instancji?

Algorytmy segmentacji instancji zazwyczaj wykorzystują techniki głębokiego uczenia, w szczególności konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), do analizy obrazów i generowania masek segmentujących dla każdej instancji obiektu.

Kluczowe elementy modeli segmentacji instancji

1. Ekstrakcja cech (Encoder): Pierwszym krokiem jest ekstrakcja cech. Sieć enkodera, często CNN, przetwarza obraz wejściowy, aby wydobyć cechy reprezentujące zawartość wizualną.
2. Propozycja regionów: Model proponuje obszary na obrazie prawdopodobnie zawierające obiekty, często wykorzystując sieci propozycji regionów (RPN).
3. Klasyfikacja i lokalizacja: Dla każdego zaproponowanego regionu model klasyfikuje obiekt (np. „samochód”, „człowiek”) i doprecyzowuje ramkę ograniczającą.
4. Predykcja maski (Głowa segmentująca): Ostatni krok polega na wygenerowaniu maski segmentującej dla każdej instancji obiektu — pikselowej reprezentacji wskazującej, które piksele należą do obiektu.

Popularne modele segmentacji instancji

Mask R-CNN

Mask R-CNN to jedna z najczęściej wykorzystywanych architektur do segmentacji instancji. Rozszerza model Faster R-CNN o dodatkową gałąź przewidującą maski segmentujące dla każdej Region of Interest (RoI) równolegle do gałęzi klasyfikującej i regresji ramki ograniczającej.

Jak działa Mask R-CNN:

• Ekstrakcja cech: Obraz wejściowy jest przetwarzany przez bazową sieć CNN (np. ResNet), co generuje mapę cech.
• Sieć propozycji regionów (RPN): Mapa cech jest wykorzystywana do generowania propozycji regionów potencjalnie zawierających obiekty.
• RoI Align: Regiony są wyodrębniane z mapy cech metodą RoI Align, zachowując wyrównanie przestrzenne.
• Głowy predykcyjne:
  • Głowa klasyfikacji i regresji ramki: Dla każdego RoI model przewiduje klasę obiektu i doprecyzowuje współrzędne ramki.
  • Głowa maski: Sieć konwolucyjna przewiduje binarną maskę dla każdego RoI, wskazując dokładne piksele należące do obiektu.

Inne modele

• YOLACT: Model segmentacji instancji w czasie rzeczywistym łączący szybkość detekcji jednoprzejściowej z segmentacją instancji.
• SOLO & SOLOv2: W pełni konwolucyjne modele segmentujące obiekty przez przypisywanie kategorii instancji do każdego piksela bez propozycji obiektów.
• BlendMask: Łączy podejścia odgórnego i oddolnego, mieszając cechy ogólne i szczegółowe dla wysokiej jakości masek.

Zastosowania segmentacji instancji

Segmentacja instancji umożliwia szczegółowe wykrywanie i segmentację obiektów w złożonych zadaniach w wielu branżach.

Obrazowanie medyczne

• Zastosowanie: Automatyczna analiza obrazów medycznych (MRI, tomografia, histopatologia).
• Przykład użycia: Wykrywanie i wyodrębnianie pojedynczych komórek, guzów lub struktur anatomicznych. Przykładowo, segmentacja jąder komórkowych na obrazach histopatologicznych w celu wykrywania raka.
• Przykład: Segmentowanie guzów na obrazach MRI pomaga radiologom ocenić zmiany do planowania leczenia.

Autonomiczna jazda

• Zastosowanie: Systemy percepcji w samochodach autonomicznych.
• Przykład użycia: Pozwala pojazdom autonomicznym wykrywać i rozróżniać obiekty takie jak samochody, piesi, rowerzyści i znaki drogowe.
• Przykład: Samochód autonomiczny rozróżnia kilku pieszych idących blisko siebie i przewiduje ich ruch.

Robotyka

• Zastosowanie: Manipulacja obiektami i interakcja w systemach robotycznych.
• Przykład użycia: Roboty rozpoznają i manipulują pojedynczymi obiektami w zatłoczonym otoczeniu (np. sortowanie przedmiotów w magazynach).
• Przykład: Ramię robota wykorzystuje segmentację instancji, by chwytać konkretne elementy ze stosu.

Obrazy satelitarne i lotnicze

• Zastosowanie: Analiza obrazów satelitarnych/dronowych na potrzeby monitorowania środowiska, urbanistyki i rolnictwa.
• Przykład użycia: Segmentacja budynków, pojazdów, upraw lub drzew na potrzeby zarządzania zasobami i reagowania kryzysowego.
• Przykład: Zliczanie drzew w sadzie w celu oceny kondycji i optymalizacji zbiorów.

Kontrola jakości w produkcji

• Zastosowanie: Automatyczna inspekcja i wykrywanie defektów w produkcji.
• Przykład użycia: Identyfikacja i wydzielanie produktów lub komponentów w celu wykrycia wad i zapewnienia kontroli jakości.
• Przykład: Wykrywanie i segmentacja mikrochipów w celu identyfikacji wad produkcyjnych.

Rozszerzona rzeczywistość (AR)

• Zastosowanie: Rozpoznawanie i interakcja z obiektami w aplikacjach AR.
• Przykład użycia: Rozpoznawanie i segmentacja obiektów tak, by elementy wirtualne mogły współdziałać z rzeczywistymi.
• Przykład: Segmentacja mebli w pomieszczeniu, aby użytkownik mógł zobaczyć, jak nowe meble pasują do wnętrza w AR.

Analiza wideo i monitoring

• Zastosowanie: Śledzenie ruchu i analiza zachowań w systemach zabezpieczeń.
• Przykład użycia: Śledzenie poszczególnych obiektów na nagraniach wideo przez dłuższy czas celem analizy ruchu i wykrywania aktywności.
• Przykład: Śledzenie ruchu klientów w sklepach w celu optymalizacji układu i zapobiegania stratom.

Przykłady i przypadki użycia

Obrazowanie medyczne: zliczanie i analiza komórek

• Proces:
  • Obrazy mikroskopowe są przetwarzane przez model segmentacji instancji.
  • Model identyfikuje każdą komórkę, nawet jeśli są nachodzące lub nieregularne.
  • Wysegmentowane komórki są zliczane i analizowane pod względem wielkości i morfologii.
• Korzyści:
  • Zwiększona dokładność i wydajność.
  • Umożliwia badania na dużą skalę.
  • Dostarcza ilościowych danych do badań lub diagnostyki.

Autonomiczna jazda: wykrywanie pieszych

• Proces:
  • Kamery pokładowe rejestrują obrazy w czasie rzeczywistym.
  • Modele segmentacji instancji identyfikują i segmentują każdego pieszego.
  • System przewiduje ruch i dostosowuje zachowanie pojazdu.
• Korzyści:
  • Zwiększone bezpieczeństwo i lepsza nawigacja.
  • Lepsza zgodność z normami bezpieczeństwa.

Robotyka: sortowanie obiektów w magazynach

• Proces:
  • Kamery rejestrują przedmioty na taśmie.
  • Modele segmentacji instancji identyfikują i segmentują elementy, nawet jeśli są na siebie nałożone.
  • Roboty wykorzystują te dane do podnoszenia i sortowania przedmiotów.
• Korzyści:
  • Zwiększona wydajność i szybkość sortowania.
  • Mniej błędów i uszkodzeń.
  • Obsługa złożonego asortymentu produktów.

Obrazy satelitarne: monitorowanie rozwoju miast

• Proces:
  • Analiza obrazów satelitarnych w celu segmentacji budynków.
  • Śledzenie zmian poprzez porównanie wyników z różnych okresów.
• Korzyści:
  • Szczegółowe dane o rozwoju miejskim.
  • Pomoc w planowaniu i alokacji zasobów.
  • Ocena wpływu na środowisko.

Związek segmentacji instancji z automatyzacją AI i chatbotami

Choć segmentacja instancji to zadanie z zakresu widzenia komputerowego, odgrywa ona kluczową rolę w automatyzacji AI, dostarczając szczegółowego rozumienia obrazu, dzięki czemu systemy automatyzacji mogą inteligentnie współdziałać ze światem rzeczywistym.

Integracja z automatyzacją AI

• Automatyzacja robotyczna:
  • Roboty wykorzystują segmentację instancji do rozumienia otoczenia i samodzielnego wykonywania zadań.
  • Przykład: Drony wykorzystują segmentację do nawigacji i omijania przeszkód.
• Automatyzacja w produkcji:
  • Automatyczna inspekcja wykorzystuje segmentację do wykrywania defektów i zapewnienia jakości.

Wzbogacenie możliwości AI w chatbotach i asystentach wirtualnych

Choć chatboty są przede wszystkim tekstowe, integracja segmentacji instancji rozszerza ich możliwości wizualne.

• Wizualne chatboty: Chatboty interpretują przesłane przez użytkownika obrazy i dostarczają szczegółowych informacji o obiektach dzięki segmentacji instancji.
• Wsparcie klienta: Użytkownicy mogą przesłać zdjęcie produktu z problemem; chatboty zidentyfikują wadliwe miejsce i udzielą pomocy.
• Narzędzia dostępności: Dla osób niewidomych AI może opisywać sceny szczegółowo, identyfikując każdy obiekt poprzez segmentację.

Postępy i przyszłość segmentacji instancji

Segmentacja instancji dynamicznie się rozwija dzięki postępom w uczeniu głębokim i metodach obliczeniowych.

Segmentacja instancji w czasie rzeczywistym

• Techniki: Optymalizacja sieci dla mniejszego zużycia zasobów, detektory jednoprzejściowe dla szybszego wnioskowania.
• Wyzwania: Równowaga między szybkością a dokładnością, zarządzanie zasobami urządzeń brzegowych.

Łączenie z innymi modalnościami

• Dane multimodalne: Łączenie segmentacji z lidarami, radarami czy obrazowaniem termicznym dla bardziej odpornej percepcji.
  • Przykład: Fuzja obrazów z kamer i lidarów w pojazdach autonomicznych.

Uczenie półnadzorowane i nienadzorowane

• Podejścia: Uczenie półnadzorowane wykorzystuje część danych oznaczonych i wiele nieoznaczonych; uczenie nienadzorowane odkrywa wzorce bez etykiet.
• Korzyści: Niższy koszt oznaczania, większa dostępność dla domen niszowych.

Edge computing i wdrożenia

• Zastosowania: Urządzenia IoT i wearables realizujące lokalną segmentację dla prywatności i wydajności.
• Wskazówki: Optymalizacja modeli pod kątem niskiego zużycia energii i ograniczonych zasobów obliczeniowych.

Segmentacja instancji zwiększa zdolność systemów AI do interakcji ze światem, napędzając postęp w takich obszarach jak obrazowanie medyczne, pojazdy autonomiczne i robotyka. Wraz z rozwojem technologii segmentacja instancji stanie się jeszcze ważniejszym elementem rozwiązań AI.

Badania nad segmentacją instancji

Segmentacja instancji to kluczowe zadanie widzenia komputerowego, obejmujące wykrywanie, klasyfikowanie i segmentowanie każdej instancji obiektu na obrazie. Łączy wykrywanie obiektów i segmentację semantyczną, dostarczając szczegółowych informacji. Do najważniejszych prac badawczych należą:

1. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours
   W tej pracy przedstawiono w pełni konwolucyjną sieć neuronową uczącą segmentacji instancji na podstawie segmentacji semantycznej i konturów instancji (granice obiektów). Kontury instancji i segmentacja semantyczna skutkują segmentacją zorientowaną na granice. Oznaczanie komponentów połączonych pozwala uzyskać segmentację instancji. Przetestowano na zbiorze CityScapes z licznymi analizami.

   

2. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation
   Artykuł opisuje rozwiązanie zadania panoptycznej segmentacji COCO 2019 poprzez osobne przeprowadzenie segmentacji instancji i segmentacji semantycznej, a następnie ich połączenie. Wyniki poprawiono dzięki ekspertowym modelom Mask R-CNN dla zbalansowania danych i modelowi HTC dla najlepszej segmentacji instancji. Strategie ensemble dodatkowo zwiększyły skuteczność, osiągając wynik PQ 47,1 na zbiorze COCO panoptic test-dev.
   Czytaj więcej

3. Insight Any Instance: Promptable Instance Segmentation for Remote Sensing Images
   Badanie to porusza wyzwania segmentacji instancji w obrazach teledetekcyjnych (nierównowaga tło-obiekt, małe obiekty), proponując nowy paradygmat promptowy. Lokalne i globalno-lokalne moduły prompt pomagają modelować kontekst, zwiększając podatność modeli na prompty i poprawiając jakość segmentacji.
   Czytaj więcej