Semantická segmentácia

Semantická segmentácia je technika počítačového videnia, ktorá spočíva v rozdelení obrázka na viacero segmentov, pričom každý pixel v obrázku je priradený k triede reprezentujúcej skutočný objekt alebo oblasť. Na rozdiel od všeobecnej klasifikácie obrázkov, ktorá priraďuje jeden štítok celému obrázku, poskytuje semantická segmentácia detailnejšie porozumenie označením každého pixelu, čo umožňuje strojom presne interpretovať polohu a hranice objektov v rámci obrázka.

V jadre pomáha semantická segmentácia strojom pochopiť „čo“ sa nachádza na obrázku a „kde“ presne na úrovni pixelov. Táto úroveň detailnej analýzy je nevyhnutná pre aplikácie, ktoré vyžadujú presnú lokalizáciu a rozpoznávanie objektov, ako sú autonómne riadenie, medicínske zobrazovanie a robotika.

Ako funguje semantická segmentácia?

Semantická segmentácia pracuje s využitím algoritmov hlbokého učenia, najmä konvolučných neurónových sietí (CNN), na analýzu a klasifikáciu každého pixelu v obrázku. Proces zahŕňa niekoľko kľúčových komponentov:

1. Konvolučné neurónové siete (CNN): Špecializované neurónové siete navrhnuté na spracovanie údajov s mriežkovou topológiou, ako sú obrázky. Extrahujú hierarchické črty z obrázkov, od nízkoúrovňových hrán po vysokoúrovňové objekty.
2. Konvolučné vrstvy: Aplikujú konvolučné operácie na detekciu čŕt v priestorových rozmeroch.
3. Architektúra enkóder-dekóder: Modely často používajú enkóder (cestu zmenšovania rozmerov) na zníženie priestorových rozmerov a zachytenie čŕt, a dekóder (cestu zväčšovania rozmerov) na rekonštrukciu obrázka do pôvodného rozlíšenia a vytvorenie mapy pixelovej klasifikácie.
4. Premostenia (skip connections): Prepájajú vrstvy enkódera s príslušnými vrstvami dekódera, čím zachovávajú priestorové informácie a spájajú nízko- a vysokoúrovňové črty pre presnejšie výsledky.
5. Mapy čŕt: Generované počas prechodu obrázka sieťou CNN a reprezentujú rôzne úrovne abstrakcie na rozpoznávanie vzorov.
6. Klasifikácia pixelov: Výstupom je mapa čŕt s rovnakými priestorovými rozmermi ako vstup, kde je trieda každého pixelu určená použitím softmax funkcie naprieč triedami.

Modely hlbokého učenia pre semantickú segmentáciu

1. Fully Convolutional Networks (FCN)

• Učenie end-to-end: Trénované na priamu mapu vstupných obrázkov na výstupy segmentácie.
• Upsampling: Používa transponované (dekonvolučné) vrstvy na zväčšenie máp čŕt.
• Premostenia: Kombinuje hrubé, vysokoúrovňové informácie s jemnými, nízkoúrovňovými detailmi.

2. U-Net

• Symetrická architektúra: Tvar U so zhodným počtom krokov zmenšovania a zväčšovania rozmerov.
• Premostenia: Spája vrstvy enkódera a dekódera pre presnú lokalizáciu.
• Vyžaduje menej trénovacích obrázkov: Efektívny aj pri obmedzených trénovacích dátach, vhodný najmä pre medicínske aplikácie.

3. DeepLab modely

• Atrózna konvolúcia (dilated convolution): Rozširuje recepčné pole bez zvýšenia parametrov alebo straty rozlíšenia.
• Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP): Paralelne aplikuje viacero atróznych konvolúcií s rôznymi dilatačnými mierami pre viacúrovňový kontext.
• Podmienené náhodné polia (CRF): Používané na post-processing (v skorších verziách) na spresnenie hraníc.

4. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

• Pyramid Pooling modul: Zachytáva informácie na rôznych globálnych aj lokálnych mierkach.
• Extrahovanie čŕt na viacerých mierkach: Rozpoznáva objekty rôznych veľkostí.

Anotácia dát a trénovanie

Anotácia dát

• Nástroje na anotáciu: Špecializované nástroje na tvorbu segmentačných masiek s pixelovými triedami.
• Datasety:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Výzvy: Anotácia je časovo náročná a vyžaduje vysokú presnosť.

Proces trénovania

• Dátová augmentácia: Rotácia, zmena mierky, prevracanie na zvýšenie rozmanitosti dát.
• Funkcie straty: Pixelová krížová entropia, Dice koeficient.
• Optimalizačné algoritmy: Adam, RMSProp a iné optimalizátory založené na gradientnom zostupe.

Aplikácie a použitie

1. Autonómne riadenie

• Porozumenie ceste: Rozlišuje cesty, chodníky, vozidlá, chodcov a prekážky.
• Spracovanie v reálnom čase: Kľúčové pre okamžité rozhodovanie.

Príklad:
Segmentačné mapy umožňujú autonómnym vozidlám identifikovať prejazdné oblasti a bezpečne navigovať.

2. Medicínske zobrazovanie

• Detekcia nádorov: Zvýrazňuje malígne oblasti na MRI alebo CT snímkach.
• Segmentácia orgánov: Pomáha pri chirurgickom plánovaní.

Príklad:
Segmentácia rôznych typov tkanív v mozgovom zobrazovaní pre diagnostiku.

3. Poľnohospodárstvo

• Monitorovanie zdravia plodín: Identifikuje zdravé a choré rastliny.
• Klasifikácia využitia pôdy: Rozlišuje typy vegetácie a pôdne pokrytie.

Príklad:
Segmentačné mapy pomáhajú farmárom zacieliť zavlažovanie alebo postrek proti škodcom.

4. Robotika a priemyselná automatizácia

• Manipulácia s objektmi: Umožňuje robotom rozpoznávať a uchopovať objekty.
• Mapovanie prostredia: Pomáha pri navigácii.

Príklad:
Výrobné roboty segmentujú a skladajú diely s vysokou presnosťou.

5. Analýza satelitných a leteckých snímok

• Klasifikácia pokrytia krajiny: Segmentuje lesy, vodné plochy, mestské oblasti a pod.
• Hodnotenie katastrof: Vyhodnocuje oblasti postihnuté prírodnými katastrofami.

Príklad:
Segmentácia záplavových zón z leteckých snímok na účely núdzového plánovania.

6. AI automatizácia a chatboti

• Porozumenie vizuálnej scéne: Zlepšuje multimodálne AI systémy.
• Interaktívne aplikácie: AR aplikácie prekresľujú virtuálne objekty podľa segmentácie.

Príklad:
AI asistenti analyzujú fotografie od používateľov a poskytujú relevantnú pomoc.

Spojenie semantickej segmentácie s AI automatizáciou a chatbotmi

Semantická segmentácia zlepšuje AI tým, že poskytuje detailné vizuálne porozumenie, ktoré možno integrovať do chatbotov a virtuálnych asistentov.

• Multimodálna interakcia: Kombinuje vizuálne a textové údaje pre prirodzenú komunikáciu s používateľmi.
• Kontextové povedomie: Interpretuje obrázky pre presnejšie a užitočnejšie odpovede.

Príklad:
Chatbot analyzuje fotografiu poškodeného produktu, aby pomohol zákazníkovi.

Pokročilé koncepty v semantickej segmentácii

1. Atrózna konvolúcia

• Výhoda: Zachytáva kontext na viacerých mierkach, zlepšuje rozpoznávanie objektov rôznych veľkostí.
• Implementácia: Dilatované jadrá zavádzajú medzery medzi váhami a efektívne zväčšujú jadro.

2. Podmienené náhodné polia (CRF)

• Výhoda: Zlepšuje presnosť hraníc, ostrejšie segmentačné mapy.
• Integrácia: Ako post-processing alebo priamo v architektúre siete.

3. Enkóder-dekóder s mechanizmami pozornosti

• Výhoda: Sústreďuje sa na relevantné oblasti obrázka, redukuje šum v pozadí.
• Aplikácia: Efektívne v zložitých, preplnených scénach.

4. Využitie premostení (skip connections)

• Výhoda: Zachováva priestorové informácie počas enkódovania/dekódovania.
• Efekt: Presnejšia segmentácia, najmä na hraniciach objektov.

Výzvy a úvahy

1. Výpočtová náročnosť

• Vysoké požiadavky na zdroje: Náročné trénovanie aj inferencia, najmä pri vysokom rozlíšení obrázkov.
• Riešenie: Použitie GPU, optimalizácia modelov na efektívnosť.

2. Požiadavky na dáta

• Potreba veľkých anotovaných datasetov: Nákladné a časovo náročné.
• Riešenie: Polosupervidované učenie, dátová augmentácia, syntetické dáta.

3. Nevyváženosť tried

• Nerovnomerné rozdelenie tried: Niektoré triedy môžu byť podreprezentované.
• Riešenie: Vážené funkcie straty, resampling.

4. Spracovanie v reálnom čase

• Problémy s latenciou: Aplikácie v reálnom čase (napr. riadenie) vyžadujú rýchlu inferenciu.
• Riešenie: Ľahké modely, kompresia modelov.

Príklady semantickej segmentácie v praxi

1. Semantická segmentácia v autonómnych vozidlách

Proces:

• Získavanie obrázkov: Kamery snímajú prostredie.
• Segmentácia: Priraďuje triedy každému pixelu (cesta, vozidlo, chodec atď.).
• Rozhodovanie: Riadiaci systém vozidla používa tieto informácie na rozhodnutia pri jazde.

2. Medicínska diagnostika so semantickou segmentáciou

Proces:

• Získavanie obrázkov: Zariadenia na medicínske zobrazovanie (MRI, CT).
• Segmentácia: Modely zvýrazňujú abnormálne oblasti (napr. nádory).
• Klinické použitie: Lekári používajú mapy na diagnostiku a liečbu.

3. Monitorovanie v poľnohospodárstve

Proces:

• Získavanie obrázkov: Drony snímajú letecké snímky polí.
• Segmentácia: Modely klasifikujú pixely (zdravé plodiny, choré plodiny, pôda, burina).
• Praktické poznatky: Farmári optimalizujú zdroje na základe segmentačných máp.

Výskum o semantickej segmentácii

Semantická segmentácia je kľúčová úloha v počítačovom videní, ktorá zahŕňa klasifikáciu každého pixelu na obrázku do kategórie. Tento proces je významný pre rôzne aplikácie ako autonómne riadenie, medicínske zobrazovanie a úpravu obrázkov. Nedávny výskum skúma rôzne prístupy na zvýšenie presnosti a efektivity semantickej segmentácie. Nižšie nájdete súhrny významných vedeckých článkov na túto tému:

1. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation

Autori: Mehmet Yildirim, Yogesh Langhe
Publikované: 20. apríla 2023

• Predstavuje metódu panoptickej segmentácie zlučovaním inštančnej a semantickej segmentácie.
• Využíva modely Mask R-CNN a model HTC na riešenie nevyváženosti dát a zlepšenie výsledkov.
• Dosahuje PQ skóre 47,1 na COCO panoptic test-dev dátach.

Čítajte viac

2. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours

Autori: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
Publikované: 6. apríla 2021

• Predstavuje plne konvolučnú neurónovú sieť, ktorá sa učí inštančnú segmentáciu zo semantickej segmentácie a kontúr inštancií.
• Spája semantickú a inštančnú segmentáciu pre jednotné porozumenie scény.
• Vyhodnotená na datasete CityScapes s viacerými ablačnými štúdiami.

Čítajte viac

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

Autori: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
Publikované: 13. novembra 2022

• Prináša prehľad pokrokov v semantickej segmentácii pomocou učenia s málo alebo žiadnymi vzorkami.
• Diskutuje obmedzenia metód závislých na veľkých anotovaných datasetoch.
• Zdôrazňuje techniky umožňujúce učenie s minimom alebo žiadnymi označenými vzorkami.

Čítajte viac