Instanssegmentering

Instanssegmentering innebär att upptäcka och avgränsa varje distinkt objekt av intresse som förekommer i en bild. Till skillnad från traditionell objektdetektion, som ger avgränsningsrutor runt objekt, går instanssegmentering ett steg längre genom att identifiera den exakta pixelvisa platsen för varje enskilt objekt, vilket ger en mer exakt och detaljerad förståelse av bildens innehåll.

Instanssegmentering är avgörande i situationer där det är viktigt att inte bara upptäcka objekt, utan även särskilja mellan flera förekomster av samma objektklass och förstå deras exakta former och positioner i en bild.

Förståelse av instanssegmentering

För att helt förstå instanssegmentering är det hjälpsamt att jämföra den med andra typer av bildsegmenteringsuppgifter: semantisk segmentering och panoptisk segmentering.

Skillnaden mellan instanssegmentering och semantisk segmentering

Semantisk segmentering innebär att varje pixel i en bild klassificeras enligt en uppsättning fördefinierade kategorier eller klasser. Alla pixlar som tillhör en viss klass (t.ex. “bil”, “person”, “träd”) märks därefter, utan att skilja mellan olika förekomster av samma klass.

Instanssegmentering å andra sidan klassificerar inte bara varje pixel utan särskiljer även mellan separata förekomster av samma klass. Om det finns flera bilar i en bild, kommer instanssegmentering att identifiera och avgränsa varje bil individuellt och tilldela unika identifierare till var och en. Detta är avgörande i applikationer där individuell objektrekognition och spårning är nödvändigt.

Skillnaden mellan instanssegmentering och panoptisk segmentering

Panoptisk segmentering kombinerar målen med både semantisk och instanssegmentering. Den ger en komplett scenförståelse genom att tilldela en semantisk etikett och ett instans-ID till varje pixel i bilden. Den hanterar både “thing”-klasser (räkningsbara objekt som människor och bilar) och “stuff”-klasser (amorfiska områden som himmel, väg eller gräs). Instanssegmentering fokuserar främst på “things”, detektering och segmentering av individuella objektinstanser.

Hur fungerar instanssegmentering?

Instanssegmenteringsalgoritmer använder vanligtvis djupinlärningstekniker, särskilt konvolutionella neurala nätverk (CNN), för att analysera bilder och generera segmenteringsmasker för varje objektinstans.

Nyckelkomponenter i instanssegmenteringsmodeller

1. Feature Extraction (Encoder): Första steget är feature extraction. Ett encoder-nätverk, ofta ett CNN, behandlar inmatningsbilden för att extrahera funktioner som representerar det visuella innehållet.
2. Region Proposal: Modellen föreslår områden i bilden som sannolikt innehåller objekt, ofta med hjälp av Region Proposal Networks (RPN).
3. Klassificering och lokalisering: För varje föreslaget område klassificerar modellen objektet (t.ex. “bil”, “person”) och förfinar avgränsningsrutan.
4. Mask Prediction (Segmentation Head): Slutsteget genererar en segmenteringsmask för varje objektinstans—en pixelvis representation som indikerar vilka pixlar som tillhör objektet.

Populära modeller för instanssegmentering

Mask R-CNN

Mask R-CNN är en av de mest använda arkitekturerna för instanssegmentering. Den bygger vidare på Faster R-CNN-modellen genom att lägga till en gren för att förutsäga segmenteringsmasker för varje Region of Interest (RoI) parallellt med den befintliga grenen för klassificering och avgränsningsboxregression.

Så här fungerar Mask R-CNN:

• Feature Extraction: En inmatningsbild skickas genom ett backbone-CNN (t.ex. ResNet) för att generera ett feature map.
• Region Proposal Network (RPN): Feature map används för att generera regionförslag som potentiellt innehåller objekt.
• RoI Align: Områden extraheras från feature map med hjälp av RoI Align, vilket bevarar spatial anpassning.
• Prediction Heads:
  • Klassificerings- och avgränsningsboxregressionshuvud: För varje RoI förutsäger modellen objektklassen och förfinar koordinaterna för avgränsningsrutan.
  • Maskhuvud: Ett konvolutionellt nätverk förutsäger en binär mask för varje RoI, som anger de exakta pixlarna som tillhör objektet.

Andra modeller

• YOLACT: En realtidsmodell för instanssegmentering som kombinerar hastigheten hos single-shot-detektion med instanssegmentering.
• SOLO & SOLOv2: Fullt konvolutionella modeller som segmenterar objekt genom att tilldela instanskategorier till varje pixel utan objektförslag.
• BlendMask: Kombinerar top-down- och bottom-up-ansatser, blandar grova och fina funktioner för högkvalitativa masker.

Användningsområden för instanssegmentering

Instanssegmentering erbjuder detaljerad objektdetektion och segmenteringskapacitet för komplexa uppgifter inom många branscher.

Medicinsk bildbehandling

• Applikation: Automatisk analys av medicinska bilder (MRI, CT-skanningar, histopatologi).
• Användningsfall: Upptäcka och avgränsa individuella celler, tumörer eller anatomiska strukturer. Till exempel segmentera cellkärnor i histopatologiska bilder för cancerdetektion.
• Exempel: Segmentering av tumörer i MRI-bilder hjälper radiologer att bedöma förändringar inför behandlingsplanering.

Autonom körning

• Applikation: Perceptionssystem i självkörande bilar.
• Användningsfall: Möjliggör att autonoma fordon kan upptäcka och särskilja objekt såsom bilar, fotgängare, cyklister och vägskyltar.
• Exempel: Gör det möjligt för en självkörande bil att särskilja flera fotgängare som går nära varandra och förutsäga deras rörelser.

Robotik

• Applikation: Objekthantering och interaktion i robotsystem.
• Användningsfall: Robotar känner igen och interagerar med individuella objekt i röriga miljöer (t.ex. plocka och sortera föremål i lager).
• Exempel: En robotarm använder instanssegmentering för att plocka specifika komponenter ur en blandad hög.

Satellit- och flygbilder

• Applikation: Analys av satellit-/drönarbilder för miljöövervakning, stadsplanering och jordbruk.
• Användningsfall: Segmentera byggnader, fordon, grödor eller träd för resursförvaltning och katastrofhantering.
• Exempel: Räkna enskilda träd i en fruktträdgård för att bedöma hälsa och optimera skörd.

Kvalitetskontroll inom tillverkning

• Applikation: Automatisk inspektion och felupptäckt vid tillverkning.
• Användningsfall: Identifiera och isolera produkter eller komponenter för att upptäcka defekter och säkerställa kvalitet.
• Exempel: Detektera och segmentera mikrochips för att identifiera tillverkningsfel.

Förstärkt verklighet (AR)

• Applikation: Objektrekognition och interaktion i AR-applikationer.
• Användningsfall: Känna igen och segmentera objekt så att virtuella element kan interagera med verkliga objekt.
• Exempel: Segmentera möbler i ett rum för att låta användare visualisera ny möbelplacering och interaktion i AR.

Videoanalys och övervakning

• Applikation: Rörelsespårning och beteendeanalys i säkerhetssystem.
• Användningsfall: Spåra individuella objekt i videor över tid för rörelsemönster och aktivitetsdetektion.
• Exempel: Spåra kunders rörelser i butiksmiljöer för optimering av layout och förlustprevention.

Exempel och användningsfall

Medicinsk bildbehandling: Cellräkning och analys

• Process:
  • Mikroskopibilder matas in i en instanssegmenteringsmodell.
  • Modellen identifierar varje cell, även om de överlappar eller har oregelbunden form.
  • Segmenterade celler räknas och analyseras för storlek och morfologi.
• Fördelar:
  • Ökad noggrannhet och effektivitet.
  • Möjliggör storskaliga studier.
  • Ger kvantitativa data för forskning eller diagnos.

Autonom körning: Fotgängardetektion

• Process:
  • Ombordkameror fångar realtidsbilder.
  • Instanssegmenteringsmodeller identifierar och segmenterar varje fotgängare.
  • Systemet förutsäger rörelser och justerar fordonets beteende.
• Fördelar:
  • Förbättrad säkerhet och navigation.
  • Bättre efterlevnad av säkerhetsstandarder.

Robotik: Objektsortering i lager

• Process:
  • Kameror avbildar föremål på ett transportband.
  • Instanssegmenteringsmodeller identifierar och segmenterar föremål, även om de överlappar.
  • Robotar använder data för att plocka och sortera objekt.
• Fördelar:
  • Ökad sorteringseffektivitet och hastighet.
  • Minskad felhantering eller skador.
  • Hanterar komplexa produktblandningar.

Satellitbilder: Övervakning av stadsutveckling

• Process:
  • Satellitbilder analyseras för att segmentera byggnader.
  • Förändringar spåras genom att jämföra resultat från olika perioder.
• Fördelar:
  • Detaljerad data om stadsutveckling.
  • Hjälper vid planering och resursallokering.
  • Bedömer miljöpåverkan.

Hur instanssegmentering relaterar till AI-automation och chatbots

Även om instanssegmentering är en datorseendeuppgift spelar den en stor roll inom AI-automation genom att ge detaljerad visuell förståelse så att automationssystem kan interagera intelligent med den fysiska världen.

Integration med AI-automation

• Robotautomation:
  • Robotar använder instanssegmentering för att förstå miljöer och utföra uppgifter autonomt.
  • Exempel: Drönare använder segmentering för att navigera och undvika hinder.
• Tillverkningsautomation:
  • Automatisk inspektion använder segmentering för att upptäcka defekter och säkerställa kvalitet.

Förbättra AI-förmågor i chatbots och virtuella assistenter

Även om chatbots främst är textbaserade, utökar integration av instanssegmentering deras förmågor med visuella gränssnitt.

• Visuella chatbots: Chatbots tolkar användarinskickade bilder och ger detaljerad information om objekt med hjälp av instanssegmentering.
• Kundsupport: Användare kan skicka produktbilder med problem; chatbots identifierar problemområden och ger hjälp.
• Tillgänglighetsverktyg: För synskadade användare kan AI-system beskriva scener i detalj genom att identifiera varje objekt via segmentering.

Framsteg och framtid för instanssegmentering

Instanssegmentering utvecklas snabbt med framsteg inom djupinlärning och beräkningsmetoder.

Realtidsinstanssegmentering

• Tekniker: Nätverksoptimering för lägre beräkningskrav, single-shot-detektorer för snabbare inferens.
• Utmaningar: Balansera hastighet och noggrannhet, hantera resurser på edge-enheter.

Kombination med andra modaliteter

• Multimodal data: Kombinera segmentering med lidar, radar eller termisk avbildning för robust perception.
  • Exempel: Sammanfoga kamerabilder och lidar i autonoma fordon.

Semisupervised och osupervised inlärning

• Metoder: Semisupervised inlärning använder en del märkta och mycket omärkta data; osupervised inlärning upptäcker mönster utan etiketter.
• Fördelar: Lägre märkningskostnad, mer tillgängligt för specialiserade områden.

Edge Computing och implementering

• Applikationer: IoT-enheter och wearables som utför lokal segmentering för integritet och effektivitet.
• Aspekter: Modelloptimering för låg strömförbrukning och begränsad beräkningskapacitet.

Instanssegmentering förbättrar AI-systemens förmåga att interagera med världen och driver framsteg inom områden som medicinsk bildbehandling, autonoma fordon och robotik. I takt med att teknologin utvecklas kommer instanssegmentering att bli ännu mer central för AI-lösningar.

Forskning om instanssegmentering

Instanssegmentering är en avgörande datorseendeuppgift som innebär att upptäcka, klassificera och segmentera varje objektinstans i en bild. Den kombinerar objektdetektion och semantisk segmentering för att ge detaljerad insikt. Viktiga forskningsbidrag inkluderar:

1. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours
   Denna forskning presenterade ett fullt konvolutionellt neuralt nätverk som lär sig instanssegmentering från semantisk segmentering och instanskonturer (objektgränser). Instanskonturer och semantisk segmentering ger en gränsmedveten segmentering. Connected component labeling ger sedan instanssegmentering. Utvärderad på CityScapes-datasetet med flera studier.

   

2. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation
   Denna artikel beskriver en lösning för COCO panoptic segmentation task 2019 genom att utföra instans- och semantisk segmentering separat och sedan kombinera dem. Prestandan förbättrades med expertmodeller av Mask R-CNN för dataobalans och HTC-modellen för bästa instanssegmentering. Ensemble-strategier ökade resultatet ytterligare och uppnådde ett PQ-värde på 47,1 på COCO panoptic test-dev-data.
   Läs mer

3. Insight Any Instance: Promptable Instance Segmentation for Remote Sensing Images
   Denna studie tar itu med utmaningar i instanssegmentering av fjärravkänningsbilder (obalanserad förgrund/bakgrund, små instanser) genom att föreslå ett nytt prompt-paradigm. Lokala och global-till-lokal promptmoduler hjälper modellen att förstå kontext, vilket gör modellerna mer promptbara och förbättrar segmenteringsprestanda.
   Läs mer