Segmentare de Instanță

Segmentarea de instanță implică detectarea și delimitarea fiecărui obiect distinct de interes prezent într-o imagine. Spre deosebire de detectarea tradițională de obiecte, care oferă doar casete de delimitare în jurul obiectelor, segmentarea de instanță merge mai departe, identificând locația exactă, la nivel de pixel, a fiecărui obiect individual, rezultând o înțelegere mai precisă și detaliată a conținutului imaginii.

Segmentarea de instanță este esențială în scenarii unde nu este suficient doar să detectezi obiectele, ci trebuie să distingi între mai multe instanțe ale aceleiași clase de obiecte și să înțelegi formele și pozițiile lor exacte în cadrul unei imagini.

Înțelegerea segmentării de instanță

Pentru a înțelege pe deplin segmentarea de instanță, este util să o comparăm cu alte tipuri de sarcini de segmentare a imaginilor: segmentarea semantică și segmentarea panoptic.

Diferența dintre segmentarea de instanță și segmentarea semantică

Segmentarea semantică presupune clasificarea fiecărui pixel dintr-o imagine conform unui set de categorii sau clase predefinite. Toți pixelii care aparțin unei anumite clase (de ex., „mașină”, „persoană”, „copac”) sunt etichetați în consecință, fără a distinge între diferite instanțe ale aceleiași clase.

Segmentarea de instanță, pe de altă parte, nu doar clasifică fiecare pixel, ci și diferențiază între instanțe separate ale aceleiași clase. Dacă există mai multe mașini într-o imagine, segmentarea de instanță va identifica și delimita fiecare mașină individual, atribuindu-i un identificator unic. Acest lucru este crucial în aplicații unde este necesară recunoașterea și urmărirea obiectelor individuale.

Diferența dintre segmentarea de instanță și segmentarea panoptic

Segmentarea panoptic combină obiectivele segmentării semantice și ale segmentării de instanță. Oferă o înțelegere completă a scenei, atribuind fiecărui pixel o etichetă semantică și un ID de instanță. Gestionează atât clasele de „lucruri” (obiecte numărabile precum persoane și mașini), cât și clasele de „materiale” (regiuni amorfe precum cer, drum sau iarbă). Segmentarea de instanță se concentrează în principal pe „lucruri”, detectând și segmentând instanțele individuale ale obiectelor.

Cum funcționează segmentarea de instanță?

Algoritmii de segmentare de instanță folosesc de obicei tehnici de învățare profundă, în special rețele neuronale convoluționale (CNN), pentru a analiza imaginile și a genera măști de segmentare pentru fiecare instanță de obiect.

Componente cheie ale modelelor de segmentare de instanță

1. Extracția de caracteristici (Encoder): Primul pas este extracția de caracteristici. O rețea encoder, adesea o CNN, procesează imaginea de intrare pentru a extrage caracteristici care reprezintă conținutul vizual.
2. Propunerea de regiuni: Modelul propune regiuni din imagine susceptibile de a conține obiecte, folosind adesea Rețele de Propunere de Regiuni (RPN).
3. Clasificare și localizare: Pentru fiecare regiune propusă, modelul clasifică obiectul (de ex., „mașină”, „persoană”) și rafinează caseta de delimitare.
4. Predicția măștii (Segmentation Head): Ultimul pas generează o mască de segmentare pentru fiecare instanță de obiect—o reprezentare la nivel de pixel care indică ce pixeli aparțin obiectului.

Modele populare de segmentare de instanță

Mask R-CNN

Mask R-CNN este una dintre cele mai utilizate arhitecturi pentru segmentarea de instanță. Extinde modelul Faster R-CNN prin adăugarea unei ramuri pentru prezicerea măștilor de segmentare pentru fiecare Regiune de Interes (RoI) în paralel cu ramura existentă de clasificare și regresie a casetei de delimitare.

Cum funcționează Mask R-CNN:

• Extracția de caracteristici: O imagine de intrare este trecută printr-o rețea backbone CNN (de ex., ResNet) pentru a genera o hartă de caracteristici.
• Rețea de propunere de regiuni (RPN): Harta de caracteristici este folosită pentru a genera propuneri de regiuni care pot conține obiecte.
• RoI Align: Regiunile sunt extrase din harta de caracteristici folosind RoI Align, păstrând alinierea spațială.
• Capete de predicție:
  • Cap pentru clasificare și regresie a casetei de delimitare: Pentru fiecare RoI, modelul prezice clasa obiectului și rafinează coordonatele casetei de delimitare.
  • Cap pentru mască: O rețea convoluțională prezice o mască binară pentru fiecare RoI, indicând exact pixelii care aparțin obiectului.

Alte modele

• YOLACT: Un model de segmentare de instanță în timp real care combină viteza detectării single-shot cu segmentarea de instanță.
• SOLO & SOLOv2: Modele complet convoluționale care segmentează obiectele prin atribuirea de categorii de instanță fiecărui pixel fără propuneri de obiecte.
• BlendMask: Combină abordări top-down și bottom-up, îmbinând caracteristici grosiere și fine pentru măști de calitate superioară.

Aplicații ale segmentării de instanță

Segmentarea de instanță oferă capacități detaliate de detecție și segmentare a obiectelor pentru sarcini complexe din numeroase industrii.

Imagistică medicală

• Aplicație: Analiza automată a imaginilor medicale (IRM, CT, histopatologie).
• Caz de utilizare: Detectarea și delimitarea celulelor individuale, a tumorilor sau a structurilor anatomice. De exemplu, segmentarea nucleilor în imagini histopatologice pentru detectarea cancerului.
• Exemplu: Segmentarea tumorilor în scanări IRM ajută radiologii să evalueze formațiunile pentru planificarea tratamentului.

Conducere autonomă

• Aplicație: Sisteme de percepție pentru mașinile autonome.
• Caz de utilizare: Permite vehiculelor autonome să detecteze și să separe obiecte precum mașini, pietoni, bicicliști și semne rutiere.
• Exemplu: Permite unei mașini autonome să distingă mai mulți pietoni care merg aproape unul de celălalt și să le prezică mișcările.

Robotică

• Aplicație: Manipularea și interacțiunea cu obiecte în sistemele robotice.
• Caz de utilizare: Roboții recunosc și interacționează cu obiecte individuale în medii aglomerate (de ex., preluarea și sortarea obiectelor în depozite).
• Exemplu: Un braț robotic folosește segmentarea de instanță pentru a prelua anumite componente dintr-o grămadă amestecată.

Imagistică satelitară și aeriană

• Aplicație: Analiza imaginilor satelitare/dronă pentru monitorizarea mediului, planificare urbană și agricultură.
• Caz de utilizare: Segmentarea clădirilor, vehiculelor, culturilor sau copacilor pentru gestionarea resurselor și răspuns la dezastre.
• Exemplu: Numărarea copacilor individuali într-o livadă pentru evaluarea sănătății și optimizarea recoltării.

Controlul calității în producție

• Aplicație: Inspecție automată și detectarea defectelor în producție.
• Caz de utilizare: Identificarea și izolarea produselor sau componentelor pentru a detecta defecte, asigurând controlul calității.
• Exemplu: Detectarea și segmentarea microcipurilor pentru identificarea defectelor de fabricație.

Realitate augmentată (AR)

• Aplicație: Recunoașterea și interacțiunea cu obiecte în aplicații AR.
• Caz de utilizare: Recunoașterea și segmentarea obiectelor astfel încât elementele virtuale să poată interacționa cu obiectele reale.
• Exemplu: Segmentarea mobilierului într-o cameră pentru ca utilizatorii să vizualizeze potrivirea și interacțiunile cu mobilier nou în AR.

Analiză video și supraveghere

• Aplicație: Urmărirea mișcării și analiza comportamentului în sistemele de securitate.
• Caz de utilizare: Urmărirea obiectelor individuale în videoclipuri de-a lungul timpului pentru tipare de mișcare și detecția activității.
• Exemplu: Urmărirea mișcărilor clienților în magazine pentru optimizarea aranjării rafturilor și prevenirea pierderilor.

Exemple și cazuri de utilizare

Imagistică medicală: numărarea și analiza celulelor

• Proces:
  • Imaginile de microscopie sunt introduse într-un model de segmentare de instanță.
  • Modelul identifică fiecare celulă, chiar dacă acestea se suprapun sau au forme neregulate.
  • Celulele segmentate sunt numărate și analizate după dimensiune și morfologie.
• Beneficii:
  • Precizie și eficiență crescute.
  • Permite studii la scară mare.
  • Oferă date cantitative pentru cercetare sau diagnostic.

Conducere autonomă: detectarea pietonilor

• Proces:
  • Camerele de la bord capturează imagini în timp real.
  • Modelele de segmentare de instanță identifică și segmentează fiecare pieton.
  • Sistemul prezice mișcarea și ajustează comportamentul vehiculului.
• Beneficii:
  • Siguranță și navigație îmbunătățite.
  • Respectarea mai bună a standardelor de siguranță.

Robotică: sortarea obiectelor în depozite

• Proces:
  • Camerele surprind imagini cu obiectele de pe bandă.
  • Modelele de segmentare de instanță identifică și segmentează obiectele, chiar dacă se suprapun.
  • Roboții folosesc datele pentru a prelua și sorta obiectele.
• Beneficii:
  • Eficiență și viteză crescută la sortare.
  • Reducerea manipulării greșite sau a deteriorării.
  • Gestionarea sortimentelor complexe de produse.

Imagistică satelitară: monitorizarea dezvoltării urbane

• Proces:
  • Imaginile satelitare sunt analizate pentru a segmenta clădirile.
  • Schimbările sunt monitorizate prin compararea rezultatelor din perioade diferite.
• Beneficii:
  • Date detaliate despre creșterea urbană.
  • Ajută la planificare și alocarea resurselor.
  • Evaluează impactul asupra mediului.

Cum se leagă segmentarea de instanță de automatizarea AI și chatbot-uri

Deși segmentarea de instanță este o sarcină de viziune computerizată, joacă un rol major în automatizarea AI, oferind o înțelegere vizuală detaliată astfel încât sistemele de automatizare să poată interacționa inteligent cu lumea fizică.

Integrarea cu automatizarea AI

• Automatizare robotică:
  • Roboții folosesc segmentarea de instanță pentru a înțelege mediile și a realiza sarcini autonom.
  • Exemplu: Dronele folosesc segmentarea pentru a naviga și a evita obstacole.
• Automatizare în producție:
  • Inspecția automată utilizează segmentarea pentru a detecta defecte și a asigura calitatea.

Îmbunătățirea capabilităților AI în chatbot-uri și asistenți virtuali

Deși chatbot-urile sunt în principal bazate pe text, integrarea segmentării de instanță le extinde abilitățile cu interfețe vizuale.

• Chatbot-uri vizuale: Chatbot-urile interpretează imaginile trimise de utilizatori și oferă informații detaliate despre obiecte folosind segmentarea de instanță.
• Suport clienți: Utilizatorii pot trimite imagini cu produse care prezintă probleme; chatbot-urile identifică zonele cu probleme și oferă asistență.
• Instrumente de accesibilitate: Pentru utilizatorii cu deficiențe de vedere, sistemele AI pot descrie scenele în detaliu identificând fiecare obiect prin segmentare.

Progrese și viitorul segmentării de instanță

Segmentarea de instanță evoluează rapid odată cu avansul în învățarea profundă și metodele computaționale.

Segmentare de instanță în timp real

• Tehnici: Optimizarea rețelelor pentru o încărcare computațională mai mică, detecția single-shot pentru inferență rapidă.
• Provocări: Echilibrarea vitezei cu acuratețea, gestionarea resurselor pe dispozitive edge.

Combinarea cu alte modalități

• Date multimodale: Combinarea segmentării cu lidar, radar sau imagistică termică pentru o percepție robustă.
  • Exemplu: Fuzionarea imaginilor de cameră cu lidar în vehicule autonome.

Învățare semi-supervizată și nesupervizată

• Abordări: Învățarea semi-supervizată folosește unele date etichetate și multe neetichetate; învățarea nesupervizată descoperă tipare fără etichete.
• Beneficii: Costuri mai mici de adnotare, accesibilitate crescută pentru domenii specializate.

Edge computing și implementare

• Aplicații: Dispozitive IoT și wearables care realizează segmentare locală pentru confidențialitate și eficiență.
• Considerații: Optimizarea modelelor pentru consum redus de energie și resurse limitate.

Segmentarea de instanță îmbunătățește capacitatea sistemelor AI de a interacționa cu lumea, propulsând avansuri în domenii precum imagistica medicală, vehicule autonome și robotică. Pe măsură ce tehnologia progresează, segmentarea de instanță va deveni și mai centrală pentru soluțiile AI.

Cercetare în segmentarea de instanță

Segmentarea de instanță este o sarcină crucială de viziune computerizată care implică detectarea, clasificarea și segmentarea fiecărei instanțe de obiect dintr-o imagine. Combină detectarea de obiecte și segmentarea semantică pentru a oferi perspective detaliate. Contribuții cheie în cercetare includ:

1. Învățarea segmentării panoptic din contururile instanțelor
   Această cercetare a prezentat o rețea neurală complet convoluțională care învață segmentarea de instanță din segmentarea semantică și contururile instanțelor (marginile obiectelor). Contururile instanțelor și segmentarea semantică oferă o segmentare sensibilă la margini. Etichetarea componentelor conectate produce apoi segmentarea de instanță. Evaluat pe setul de date CityScapes cu multiple studii.

   

2. Ensemblarea segmentării de instanță și semantică pentru segmentare panoptic
   Această lucrare descrie o soluție pentru sarcina de segmentare panoptic COCO 2019 realizând segmentare de instanță și semantică separat, apoi combinându-le. Performanța a fost îmbunătățită cu modele Mask R-CNN pentru dezechilibru de date și modelul HTC pentru cea mai bună segmentare de instanță. Strategiile de ensemblare au crescut și mai mult rezultatele, obținând un scor PQ de 47,1 pe datele test-dev panoptic COCO.
   Citește mai mult

3. Insight Any Instance: Segmentare de instanță promptabilă pentru imagini de teledetecție
   Acest studiu abordează provocările segmentării de instanță în teledetecție (raport dezechilibrat foreground-background, instanțe mici) propunând un nou cadru de prompt. Modulele de prompt locale și global-la-local ajută la modelarea contextului, făcând modelele mai promptabile și îmbunătățind performanța segmentării.
   Citește mai mult