Segmentare Semantică

Segmentarea semantică este o tehnică de viziune computerizată care presupune împărțirea unei imagini în mai multe segmente, unde fiecărui pixel din imagine i se atribuie o etichetă de clasă ce reprezintă un obiect sau o regiune din lumea reală. Spre deosebire de clasificarea generală a imaginilor, care atribuie o singură etichetă întregii imagini, segmentarea semantică oferă o înțelegere mai detaliată prin etichetarea fiecărui pixel, permițând mașinilor să interpreteze locația și conturul precis al obiectelor dintr-o imagine.

La bază, segmentarea semantică ajută mașinile să înțeleagă „ce” este într-o imagine și „unde” este localizat, la nivel de pixel. Acest nivel granular de analiză este esențial pentru aplicații care necesită localizarea și recunoașterea precisă a obiectelor, precum condusul autonom, imagistica medicală și robotica.

Cum funcționează segmentarea semantică?

Segmentarea semantică operează utilizând algoritmi de învățare profundă, în special rețele neuronale convoluționale (CNN), pentru a analiza și clasifica fiecare pixel dintr-o imagine. Procesul implică mai multe componente cheie:

1. Rețele Neuronale Convoluționale (CNN): Rețele neuronale specializate pentru procesarea datelor cu topologie de tip grilă, precum imaginile. Ele extrag caracteristici ierarhice din imagini, de la muchii de nivel scăzut la obiecte de nivel înalt.
2. Straturi Convoluționale: Aplică operațiuni de convoluție pentru a detecta caracteristici pe dimensiuni spațiale.
3. Arhitectură Encoder-Decoder: Modelele utilizează adesea un encoder (cale de downsampling) pentru a reduce dimensiunile spațiale și a captura caracteristici, și un decoder (cale de upsampling) pentru a reconstrui imaginea la rezoluția inițială, producând o hartă de clasificare la nivel de pixel.
4. Conexiuni Skip: Leagă straturile encoder de straturile corespondente din decoder, păstrând informația spațială și combinând caracteristici de nivel scăzut și înalt pentru rezultate mai precise.
5. Hărți de Caracteristici: Generate pe măsură ce imaginea trece prin CNN, reprezentând diferite niveluri de abstractizare pentru recunoașterea de tipare.
6. Clasificarea Pixelilor: Rezultatul final este o hartă de caracteristici cu aceleași dimensiuni spațiale ca intrarea, unde eticheta fiecărui pixel este determinată prin aplicarea funcției softmax pe clase.

Modele de învățare profundă pentru segmentare semantică

1. Fully Convolutional Networks (FCN)

• Învățare end-to-end: Antrenate pentru a mapa direct imaginile de intrare la ieșirile de segmentare.
• Upsampling: Folosește straturi transpozate (deconvoluționale) pentru a mări hărțile de caracteristici.
• Conexiuni Skip: Combină informații grosiere, de nivel înalt, cu detalii fine, de nivel scăzut.

2. U-Net

• Arhitectură Simetrică: Forma de U, cu pași egali de downsampling și upsampling.
• Conexiuni Skip: Leagă straturile encoder și decoder pentru localizare precisă.
• Necesită mai puține imagini de antrenament: Eficient chiar și cu date de antrenament limitate, fiind potrivit pentru aplicații medicale.

3. Modelele DeepLab

• Convoluție Atrous (Convoluție Dilatată): Extinde câmpul receptiv fără a crește numărul de parametri sau a pierde rezoluția.
• Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP): Aplică convoluții atrous cu diferite rate de dilatare în paralel pentru context multi-scală.
• Conditional Random Fields (CRF): Folosite pentru post-procesare (în versiunile timpurii) pentru a rafina contururile.

4. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

• Pyramid Pooling Module: Capturează informații la diferite scale globale și locale.
• Extragere multi-scală a caracteristicilor: Recunoaște obiecte de dimensiuni variate.

Anotarea datelor și antrenarea

Anotarea datelor

• Instrumente de Anotare: Instrumente specializate pentru a crea măști de segmentare cu etichete de clasă la nivel de pixel.
• Seturi de Date:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Provocări: Anotarea este laborioasă și necesită precizie ridicată.

Procesul de Antrenament

• Augmentarea Datelor: Rotiri, scalări, oglindiri pentru a crește diversitatea datelor.
• Funcții de Pierdere: Cross-entropy la nivel de pixel, coeficient Dice.
• Algoritmi de Optimizare: Adam, RMSProp și alți optmizeri bazați pe gradient descent.

Aplicații și cazuri de utilizare

1. Condus autonom

• Înțelegerea Drumului: Distingere între drumuri, trotuare, vehicule, pietoni și obstacole.
• Procesare în timp real: Esențială pentru luarea rapidă a deciziilor.

Exemplu:
Hărțile de segmentare permit vehiculelor autonome să identifice zonele de deplasare și să navigheze în siguranță.

2. Imagistică medicală

• Detectarea tumorilor: Evidențiază regiunile maligne în scanări RMN sau CT.
• Segmentarea organelor: Asistă în planificarea intervențiilor chirurgicale.

Exemplu:
Segmentarea diferitelor tipuri de țesut în imaginile cerebrale pentru diagnostic.

3. Agricultură

• Monitorizarea sănătății culturilor: Identifică plantele sănătoase și cele bolnave.
• Clasificarea utilizării terenului: Distingere între tipuri de vegetație și acoperiri ale solului.

Exemplu:
Hărțile de segmentare ajută fermierii să targeteze irigarea sau controlul dăunătorilor.

4. Robotică și automatizare industrială

• Manipularea obiectelor: Permite roboților să recunoască și să manipuleze obiecte.
• Cartografierea mediului: Ajută la navigare.

Exemplu:
Roboții din producție segmentează și asamblează piese cu precizie ridicată.

5. Analiza imaginilor satelitare și aeriene

• Clasificarea acoperirii terenului: Segmentează păduri, ape, zone urbane etc.
• Evaluarea dezastrelor: Evaluează zonele afectate de dezastre naturale.

Exemplu:
Segmentarea zonelor inundate din imagini aeriene pentru planificarea intervenției de urgență.

6. Automatizare AI și chatbot-uri

• Înțelegerea scenelor vizuale: Îmbunătățește sistemele AI multi-modale.
• Aplicații interactive: Aplicațiile AR suprapun obiecte virtuale pe baza segmentării.

Exemplu:
Asistenții AI analizează fotografiile trimise de utilizatori și oferă ajutor relevant.

Conectarea segmentării semantice cu automatizarea AI și chatbot-uri

Segmentarea semantică îmbunătățește AI-ul oferind o înțelegere vizuală detaliată ce poate fi integrată în chatbot-uri și asistenți virtuali.

• Interacțiune multi-modală: Combină date vizuale și textuale pentru interacțiuni naturale cu utilizatorul.
• Conștientizare contextuală: Interpretează imagini pentru răspunsuri mai precise și utile.

Exemplu:
Un chatbot analizează o fotografie cu un produs avariat pentru a ajuta clientul.

Concepte avansate în segmentarea semantică

1. Convoluție Atrous

• Beneficiu: Capturează context multi-scală, îmbunătățește recunoașterea obiectelor de dimensiuni diferite.
• Implementare: Nucleele dilatate introduc spații între greutăți, mărind eficient nucleul.

2. Conditional Random Fields (CRF)

• Beneficiu: Îmbunătățește acuratețea la contururi, hărți de segmentare mai clare.
• Integrare: Ca post-procesare sau în cadrul arhitecturii rețelei.

3. Encoder-Decoder cu mecanisme de atenție

• Beneficiu: Se concentrează pe regiunile relevante din imagine, reduce zgomotul de fundal.
• Aplicație: Eficient în scene complexe, aglomerate.

4. Utilizarea conexiunilor skip

• Beneficiu: Păstrează informația spațială în timpul codificării/decodificării.
• Efect: Segmentare mai precisă, mai ales la marginile obiectelor.

Provocări și considerații

1. Complexitate computațională

• Cerere ridicată de resurse: Antrenare și inferență intensive, în special pentru imagini de rezoluție mare.
• Soluție: Utilizarea GPU-urilor, optimizarea modelelor pentru eficiență.

2. Cerințe de date

• Necesitatea unor seturi mari de date annotate: Costisitor și consumator de timp.
• Soluție: Învățare semi-supervizată, augmentarea datelor, date sintetice.

3. Dezechilibru între clase

• Distribuție inegală a claselor: Unele clase pot fi subreprezentate.
• Soluție: Funcții de pierdere ponderate, resampling.

4. Procesare în timp real

• Probleme de latență: Aplicațiile în timp real (ex. condus) necesită inferență rapidă.
• Soluție: Modele lightweight, compresia modelelor.

Exemple de segmentare semantică în acțiune

1. Segmentare semantică în vehicule autonome

Proces:

• Achiziția imaginii: Camerele captează mediul înconjurător.
• Segmentare: Atribuie etichete de clasă fiecărui pixel (drum, vehicul, pieton etc.).
• Luarea deciziilor: Sistemul de control al vehiculului folosește aceste informații pentru decizii de condus.

2. Diagnostic medical cu segmentare semantică

Proces:

• Achiziția imaginii: Dispozitive de imagistică medicală (RMN, CT).
• Segmentare: Modelele evidențiază regiunile anormale (ex. tumori).
• Utilizare clinică: Medicii folosesc hărțile pentru diagnostic și tratament.

3. Monitorizare agricolă

Proces:

• Achiziția imaginii: Dronele captează imagini aeriene ale câmpurilor.
• Segmentare: Modelele clasifică pixelii (culturi sănătoase, bolnave, sol, buruieni).
• Informații acționabile: Fermierii optimizează resursele pe baza hărților de segmentare.

Cercetare în segmentarea semantică

Segmentarea semantică este o sarcină crucială în viziunea computerizată ce implică clasificarea fiecărui pixel dintr-o imagine într-o categorie. Acest proces este semnificativ pentru diverse aplicații precum condusul autonom, imagistica medicală și editarea imaginilor. Cercetările recente au explorat diferite abordări pentru a îmbunătăți acuratețea și eficiența segmentării semantice. Mai jos sunt prezentate rezumate ale unor lucrări științifice notabile pe această temă:

1. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation

Autori: Mehmet Yildirim, Yogesh Langhe
Publicat: 20 aprilie 2023

• Prezintă o metodă pentru segmentarea panoptică prin ensembling de segmentare de instanță și semantică.
• Folosește modele Mask R-CNN și un model HTC pentru a aborda dezechilibrul de date și pentru a îmbunătăți rezultatele.
• Obține un scor PQ de 47.1 pe datele COCO panoptic test-dev.

Read more

2. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours

Autori: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
Publicat: 6 aprilie 2021

• Introduce o rețea neuronală complet convoluțională care învață segmentarea de instanță din segmentarea semantică și contururile instanțelor.
• Combină segmentarea semantică și de instanță pentru o înțelegere unificată a scenei.
• Evaluată pe setul de date CityScapes cu mai multe studii de ablație.

Read more

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

Autori: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
Publicat: 13 noiembrie 2022

• Revizuiește progresele în segmentarea semantică folosind învățarea few/zero-shot.
• Discută limitările metodelor ce depind de seturi mari de date annotate.
• Evidențiază tehnici ce permit învățarea cu mostre puține sau fără etichete.

Read more