Segmentácia inštancií

Segmentácia inštancií zahŕňa detekciu a ohraničenie každého samostatného objektu záujmu na obrázku. Na rozdiel od tradičnej detekcie objektov, ktorá poskytuje ohraničujúce rámčeky okolo objektov, segmentácia inštancií ide o krok ďalej identifikovaním presnej pixelovej polohy každého individuálneho objektu, čím vytvára presnejšie a detailnejšie porozumenie obsahu obrázka.

Segmentácia inštancií je nevyhnutná v situáciách, kde je dôležité nielen detegovať objekty, ale aj rozlišovať medzi viacerými inštanciami tej istej triedy objektov a pochopiť ich presné tvary a polohy na obrázku.

Porozumenie segmentácii inštancií

Na úplné pochopenie segmentácie inštancií je užitočné porovnať ju s inými typmi segmentačných úloh: semantickou segmentáciou a panoptickou segmentáciou.

Rozdiel medzi segmentáciou inštancií a semantickou segmentáciou

Semantická segmentácia zahŕňa klasifikáciu každého pixelu na obrázku podľa vopred definovaných kategórií alebo tried. Všetky pixely patriace do určitej triedy (napr. „auto“, „osoba“, „strom“) sú takto označené, bez rozlíšenia medzi rôznymi inštanciami tej istej triedy.

Segmentácia inštancií na druhej strane nielen klasifikuje každý pixel, ale aj rozlišuje medzi samostatnými inštanciami tej istej triedy. Ak je na obrázku viac áut, segmentácia inštancií identifikuje a ohraničí každé auto samostatne, pričom každej inštancii priradí jedinečný identifikátor. To je kľúčové v aplikáciách, kde je potrebné rozpoznávať a sledovať jednotlivé objekty.

Rozdiel medzi segmentáciou inštancií a panoptickou segmentáciou

Panoptická segmentácia kombinuje ciele semantickej aj segmentácie inštancií. Poskytuje úplné porozumenie scéne tým, že každému pixelu na obrázku priradí semantický štítok a ID inštancie. Rieši tak triedy „things“ (počítateľné objekty ako ľudia a autá) aj triedy „stuff“ (amorfná plocha ako obloha, cesta či tráva). Segmentácia inštancií sa zameriava najmä na „things“, teda deteguje a segmentuje jednotlivé inštancie objektov.

Ako funguje segmentácia inštancií?

Algoritmy segmentácie inštancií zvyčajne využívajú techniky hlbokého učenia, najmä konvolučné neurónové siete (CNN), na analýzu obrázkov a generovanie segmentačných máp pre každú inštanciu objektu.

Kľúčové komponenty modelov segmentácie inštancií

1. Extrakcia príznakov (Encoder): Prvým krokom je extrakcia príznakov. Encoder sieť, často CNN, spracuje vstupný obrázok a vytiahne príznaky reprezentujúce vizuálny obsah.
2. Návrh regiónov: Model navrhuje oblasti na obrázku, ktoré pravdepodobne obsahujú objekty, často pomocou siete Region Proposal Networks (RPN).
3. Klasifikácia a lokalizácia: Pre každý navrhnutý región model klasifikuje objekt (napr. „auto“, „osoba“) a spresňuje ohraničujúci rámček.
4. Predikcia masky (Segmentation Head): Posledný krok generuje segmentačnú masku pre každú inštanciu objektu – pixelovo presné označenie, ktoré pixely patria objektu.

Populárne modely segmentácie inštancií

Mask R-CNN

Mask R-CNN je jednou z najpoužívanejších architektúr pre segmentáciu inštancií. Rozširuje model Faster R-CNN pridaním vetvy na predikciu segmentačných máp pre každú oblasť záujmu (RoI) paralelne s existujúcou vetvou pre klasifikáciu a regresiu ohraničujúcich rámčekov.

Ako funguje Mask R-CNN:

• Extrakcia príznakov: Vstupný obrázok je spracovaný chrbticovou CNN (napr. ResNet) na generovanie príznakovej mapy.
• Region Proposal Network (RPN): Príznaková mapa sa používa na generovanie návrhov oblastí, ktoré môžu obsahovať objekty.
• RoI Align: Oblasti sú extrahované z príznakovej mapy pomocou RoI Align, pričom sa zachováva priestorová presnosť.
• Predikčné hlavy:
  • Klasifikačná a regresná hlava: Pre každý RoI model predikuje triedu objektu a spresňuje súradnice ohraničujúceho rámčeka.
  • Maskovacia hlava: Konvolučná sieť predikuje binárnu masku pre každý RoI, označujúcu presné pixely patriace objektu.

Ďalšie modely

• YOLACT: Model na segmentáciu inštancií v reálnom čase, ktorý kombinuje rýchlosť single-shot detekcie s segmentáciou inštancií.
• SOLO & SOLOv2: Plne konvolučné modely, ktoré segmentujú objekty priraďovaním kategórií inštancií každému pixelu bez návrhov objektov.
• BlendMask: Kombinuje top-down a bottom-up prístupy, mieša hrubé a jemné príznaky pre vysokokvalitné masky.

Aplikácie segmentácie inštancií

Segmentácia inštancií ponúka detailné možnosti detekcie a segmentácie objektov pre komplexné úlohy v mnohých odvetviach.

Medicínske zobrazovanie

• Aplikácia: Automatizovaná analýza medicínskych snímok (MRI, CT, histopatológia).
• Použitie: Detekcia a ohraničenie jednotlivých buniek, nádorov alebo anatomických štruktúr. Napríklad segmentácia jadier v histopatologických obrazoch na detekciu rakoviny.
• Príklad: Segmentácia nádorov v MRI pomáha rádiológom hodnotiť nádory pre plánovanie liečby.

Autonómne riadenie

• Aplikácia: Percepčné systémy v autonómnych vozidlách.
• Použitie: Umožňuje detekciu a rozlíšenie objektov, ako sú autá, chodci, cyklisti a dopravné značky.
• Príklad: Umožňuje autonómnemu autu rozlíšiť viacerých chodcov kráčajúcich blízko seba a predpovedať ich pohyb.

Robotika

• Aplikácia: Manipulácia a interakcia s objektmi v robotických systémoch.
• Použitie: Roboty rozpoznávajú a interagujú s individuálnymi objektmi v neprehľadnom prostredí (napr. triedenie položiek v skladoch).
• Príklad: Robotické rameno používa segmentáciu inštancií na vyberanie konkrétnych komponentov zo zmiešaného hromady.

Satelitné a letecké snímky

• Aplikácia: Analýza satelitných/dronových obrázkov pre environmentálny monitoring, urbanizmus a poľnohospodárstvo.
• Použitie: Segmentácia budov, vozidiel, plodín alebo stromov pre správu zdrojov a reakciu na katastrofy.
• Príklad: Počítanie jednotlivých stromov v sade na posúdenie zdravia a optimalizáciu zberu.

Kontrola kvality vo výrobe

• Aplikácia: Automatizovaná kontrola a detekcia chýb vo výrobe.
• Použitie: Identifikácia a izolácia produktov alebo komponentov na detekciu chýb, zabezpečenie kvality.
• Príklad: Detekcia a segmentácia mikročipov na identifikáciu výrobných chýb.

Rozšírená realita (AR)

• Aplikácia: Rozpoznávanie a interakcia s objektmi v AR aplikáciách.
• Použitie: Rozpoznanie a segmentácia objektov, aby mohli virtuálne prvky interagovať s reálnymi objektmi.
• Príklad: Segmentácia nábytku v miestnosti na vizualizáciu nového nábytku a jeho interakcií v AR.

Video analýza a dohľad

• Aplikácia: Sledovanie pohybu a analýza správania v bezpečnostných systémoch.
• Použitie: Sledovanie individuálnych objektov vo videách v čase na analýzu pohybových vzorcov a detekciu aktivít.
• Príklad: Sledovanie pohybu zákazníkov v maloobchodnom prostredí na optimalizáciu usporiadania a prevenciu strát.

Príklady a použitia

Medicínske zobrazovanie: počítanie a analýza buniek

• Proces:
  • Mikroskopické obrázky sú vložené do modelu segmentácie inštancií.
  • Model identifikuje každú bunku, aj keď sa prekrývajú alebo majú nepravidelný tvar.
  • Segmentované bunky sú spočítané a analyzované podľa veľkosti a morfológie.
• Výhody:
  • Zvýšená presnosť a efektivita.
  • Umožňuje veľké štúdie.
  • Poskytuje kvantitatívne údaje pre výskum alebo diagnostiku.

Autonómne riadenie: detekcia chodcov

• Proces:
  • Palubné kamery snímajú obrazy v reálnom čase.
  • Modely segmentácie inštancií identifikujú a segmentujú každého chodca.
  • Systém predpovedá pohyb a upravuje správanie vozidla.
• Výhody:
  • Zvýšená bezpečnosť a navigácia.
  • Lepšie dodržiavanie bezpečnostných štandardov.

Robotika: triedenie objektov v sklade

• Proces:
  • Kamery snímajú položky na dopravníku.
  • Modely segmentácie inštancií identifikujú a segmentujú položky, aj keď sa prekrývajú.
  • Roboty používajú údaje na vyberanie a triedenie položiek.
• Výhody:
  • Zvýšená efektivita a rýchlosť triedenia.
  • Znížené poškodenie alebo nesprávna manipulácia.
  • Rieši zložité sortimenty produktov.

Satelitné snímky: monitoring urbanizácie

• Proces:
  • Satelitné snímky sú analyzované na segmentáciu budov.
  • Zmeny sa sledujú porovnaním výsledkov z rôznych období.
• Výhody:
  • Detailné údaje o raste miest.
  • Pomáha pri plánovaní a prideľovaní zdrojov.
  • Posudzuje environmentálny vplyv.

Ako segmentácia inštancií súvisí s AI automatizáciou a chatbotmi

Hoci segmentácia inštancií je úloha počítačového videnia, hrá významnú úlohu v AI automatizácii tým, že poskytuje detailné vizuálne porozumenie, aby automatizačné systémy mohli inteligentne interagovať s fyzickým svetom.

Integrácia s AI automatizáciou

• Robotická automatizácia:
  • Roboty využívajú segmentáciu inštancií na pochopenie prostredia a autonómne vykonávanie úloh.
  • Príklad: Drony využívajú segmentáciu na navigáciu a vyhýbanie sa prekážkam.
• Automatizácia vo výrobe:
  • Automatizovaná kontrola využíva segmentáciu na detekciu chýb a zabezpečenie kvality.

Vylepšovanie AI schopností chatbotov a virtuálnych asistentov

Aj keď sú chatboti primárne textovo orientovaní, integrácia segmentácie inštancií rozširuje ich schopnosti o vizuálne rozhrania.

• Vizuálni chatboti: Chatboti interpretujú používateľom zaslané obrázky a poskytujú detailné informácie o objektoch pomocou segmentácie inštancií.
• Zákaznícka podpora: Používatelia môžu posielať produktové obrázky s problémami; chatboty identifikujú problémové oblasti a poskytujú pomoc.
• Nástroje pre prístupnosť: Pre zrakovo postihnutých môžu AI systémy detailne opisovať scény identifikovaním každého objektu cez segmentáciu.

Pokrok a budúcnosť segmentácie inštancií

Segmentácia inštancií sa rýchlo vyvíja s pokrokmi v hlbokom učení a výpočtových metódach.

Segmentácia inštancií v reálnom čase

• Techniky: Optimalizácia sietí pre nižšiu výpočtovú náročnosť, jednozáberové detektory pre rýchlejšie výpočty.
• Výzvy: Vyvažovanie rýchlosti a presnosti, riadenie zdrojov na edge zariadeniach.

Kombinácia s inými modalitami

• Multimodálne dáta: Kombinovanie segmentácie s lidarom, radarom alebo termálnym zobrazovaním pre robustné vnímanie.
  • Príklad: Fúzia kamerových obrázkov a lidaru v autonómnych vozidlách.

Semi-supervised a unsupervised učenie

• Prístupy: Semi-supervised učenie využíva časť označených a veľa neoznačených dát; unsupervised učenie objavuje vzory bez štítkov.
• Výhody: Nižšie náklady na anotácie, dostupnejšie pre špecializované domény.

Edge computing a nasadenie

• Aplikácie: IoT zariadenia a nositeľná elektronika vykonávajúca lokálnu segmentáciu pre ochranu súkromia a efektivitu.
• Zohľadnenia: Optimalizácia modelov pre nízku spotrebu a obmedzený výkon.

Segmentácia inštancií zvyšuje schopnosť AI systémov interagovať so svetom a poháňa pokrok v oblastiach ako medicínske zobrazovanie, autonómne vozidlá či robotika. S ďalším rozvojom technológií bude segmentácia inštancií ešte dôležitejšia v AI riešeniach.

Výskum segmentácie inštancií

Segmentácia inštancií je kľúčová úloha počítačového videnia, ktorá zahŕňa detekciu, klasifikáciu a segmentáciu každej inštancie objektu na obrázku. Spája detekciu objektov a semantickú segmentáciu, aby poskytla detailné poznatky. Medzi hlavné výskumné príspevky patria:

1. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours
   Tento výskum predstavil plne konvolučnú neurónovú sieť, ktorá sa učí segmentáciu inštancií zo semantickej segmentácie a kontúr inštancií (hraníc objektov). Kontúry inštancií a semantická segmentácia vedú k segmentácii citlivej na hranice. Spájanie komponentov potom vytvára segmentáciu inštancií. Overené na dátach CityScapes s viacerými štúdiami.

   

2. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation
   Tento článok opisuje riešenie pre úlohu panoptickej segmentácie COCO 2019 oddeleným vykonaním segmentácie inštancií a semantickej segmentácie a ich následným spojením. Výsledky boli vylepšené expertnými modelmi Mask R-CNN na vyváženie dát, a modelom HTC pre najlepšiu segmentáciu inštancií. Ensemble stratégie ďalej zvýšili výsledky, pričom dosiahli PQ skóre 47.1 na COCO panoptic test-dev dátach.
   Čítajte viac

3. Insight Any Instance: Promptable Instance Segmentation for Remote Sensing Images
   Táto štúdia rieši výzvy segmentácie inštancií v diaľkovom snímaní (nevyvážený pomer popredia a pozadia, malé inštancie) navrhnutím nového promptového paradigmatu. Lokálne a globálne prompt moduly pomáhajú modelovať kontext, robia modely viac promptovateľnými a zlepšujú výkon segmentácie.
   Čítajte viac