Nesne Tabanlı Segmentasyon

Nesne tabanlı segmentasyon, bir görüntüde görünen her bir nesneyi tespit edip ayrıştırmayı içerir. Geleneksel nesne tespitinden farklı olarak, yalnızca nesnelerin etrafında sınırlayıcı kutular çizmekle kalmaz; her bir nesnenin piksel seviyesindeki konumunu belirleyerek görüntünün içeriğine daha hassas ve ayrıntılı bir bakış sunar.

Nesne tabanlı segmentasyon, yalnızca nesneleri tespit etmekle kalmayıp aynı nesne sınıfının birden fazla örneğini ayırt etmek ve bunların görüntü içindeki şekil ve konumlarını hassas bir şekilde anlamak gerektiğinde vazgeçilmezdir.

Nesne Tabanlı Segmentasyonu Anlamak

Nesne tabanlı segmentasyonu tam olarak kavramak için, diğer görüntü segmentasyon türleriyle—anlamsal segmentasyon ve panoptik segmentasyon—karşılaştırmak faydalı olur.

Nesne Tabanlı Segmentasyon ile Anlamsal Segmentasyon Arasındaki Fark

Anlamsal segmentasyon, bir görüntüdeki her pikseli önceden tanımlanmış kategorilere veya sınıflara göre sınıflandırır. Belirli bir sınıfa ait tüm pikseller (ör. “araba”, “insan”, “ağaç”) aynı şekilde etiketlenir; aynı sınıftaki farklı nesne örnekleri ise ayırt edilmez.

Nesne tabanlı segmentasyon ise, her pikseli sınıflandırmakla kalmaz, aynı zamanda aynı sınıftaki farklı örnekleri de birbirinden ayırır. Bir görüntüde birden fazla araba varsa, nesne tabanlı segmentasyon her bir arabayı ayrı ayrı tespit eder ve ayırır, her birine benzersiz bir kimlik atar. Bu, bireysel nesne tanıma ve takibinin gerekli olduğu uygulamalarda kritiktir.

Nesne Tabanlı Segmentasyon ile Panoptik Segmentasyon Arasındaki Fark

Panoptik segmentasyon, hem anlamsal hem de nesne tabanlı segmentasyonun hedeflerini birleştirir. Görüntüdeki her piksele hem bir anlamsal etiket hem de bir örnek kimliği atayarak eksiksiz bir sahne algısı sağlar. “Nesne” sınıflarını (insanlar, arabalar gibi sayılabilir nesneler) ve “malzeme” sınıflarını (gökyüzü, yol, çimen gibi amorf bölgeler) birlikte işler. Nesne tabanlı segmentasyon ise esas olarak “nesneler”e odaklanır; bireysel nesne örneklerini tespit edip ayırır.

Nesne Tabanlı Segmentasyon Nasıl Çalışır?

Nesne tabanlı segmentasyon algoritmaları genellikle derin öğrenme tekniklerini, özellikle evrişimli sinir ağlarını (CNN) kullanarak görüntüleri analiz eder ve her nesne örneği için segmentasyon maskeleri üretir.

Nesne Tabanlı Segmentasyon Modellerinin Temel Bileşenleri

1. Özellik Çıkarımı (Encoder): İlk adım özellik çıkarımıdır. Genellikle bir CNN olan encoder ağ, giriş görüntüsünü işleyerek görsel içeriği temsil eden özellikler çıkarır.
2. Bölge Önerisi: Model, genellikle Bölge Öneri Ağları (RPN) kullanarak görüntüde nesne bulunma ihtimali olan bölgeleri belirler.
3. Sınıflandırma ve Konumlandırma: Her önerilen bölge için model nesneyi sınıflandırır (ör. “araba”, “insan”) ve sınırlayıcı kutuyu hassaslaştırır.
4. Maske Tahmini (Segmentasyon Başlığı): Son adım, her nesne örneği için bir segmentasyon maskesi üretir—nesneye ait olan pikselleri belirten piksel tabanlı bir gösterim.

Popüler Nesne Tabanlı Segmentasyon Modelleri

Mask R-CNN

Mask R-CNN, nesne tabanlı segmentasyon için en yaygın kullanılan mimarilerden biridir. Faster R-CNN modelini, her Bölge İlgi Alanı (RoI) için segmentasyon maskeleri tahmin eden ek bir dal ile genişletir; bu dal, sınıflandırma ve kutu hassaslaştırma dalı ile paralel çalışır.

Mask R-CNN Nasıl Çalışır:

• Özellik Çıkarımı: Giriş görüntüsü, bir omurga CNN’den (ör. ResNet) geçirilerek özellik haritası oluşturulur.
• Bölge Öneri Ağı (RPN): Özellik haritası, olası nesne bölgelerini önermek için kullanılır.
• RoI Align: Bölge haritaları, uzamsal hizalamayı koruyan RoI Align ile özellik haritasından çıkarılır.
• Tahmin Başlıkları:
  • Sınıflandırma ve Kutu Hassaslaştırma Başlığı: Her RoI için model, nesne sınıfını tahmin eder ve kutu koordinatlarını hassaslaştırır.
  • Maske Başlığı: Bir evrişimli ağ, her RoI için nesneye ait pikselleri belirten ikili bir maske tahmin eder.

Diğer Modeller

• YOLACT: Tek adımlı tespit hızını nesne tabanlı segmentasyonla birleştiren gerçek zamanlı bir modeldir.
• SOLO & SOLOv2: Tamamen evrişimli modellerdir; nesneleri, nesne önerisi olmadan her piksele örnek kategorisi atayarak ayırır.
• BlendMask: Yukarıdan-aşağıya ve aşağıdan-yukarıya yaklaşımları birleştirir; kaba ve ince özellikleri harmanlayarak yüksek kaliteli maskeler üretir.

Nesne Tabanlı Segmentasyonun Uygulamaları

Nesne tabanlı segmentasyon, birçok sektörde karmaşık görevler için ayrıntılı nesne tespiti ve segmentasyon yetenekleri sunar.

Tıbbi Görüntüleme

• Uygulama: Tıbbi görüntülerin (MR, BT taramaları, histopatoloji) otomatik analizi.
• Kullanım Durumu: Bireysel hücrelerin, tümörlerin veya anatomik yapıların tespit ve ayrıştırılması. Örneğin, histopatoloji görüntülerinde çekirdeklerin segmentasyonu ile kanser tespiti.
• Örnek: MR taramalarında tümörlerin segmentasyonu, radyologların tedavi planlaması için büyümeleri değerlendirmesine yardımcı olur.

Otonom Sürüş

• Uygulama: Sürücüsüz araçların algı sistemleri.
• Kullanım Durumu: Otonom araçların, arabalar, yayalar, bisikletliler ve trafik işaretleri gibi nesneleri tespit ve ayırmasına olanak tanır.
• Örnek: Bir sürücüsüz araç, birbirine yakın yürüyen birden fazla yayayı ayırt edebilir ve hareketlerini öngörebilir.

Robotik

• Uygulama: Robotik sistemlerde nesneyle etkileşim ve nesneyle temas.
• Kullanım Durumu: Robotlar, karmaşık ortamlarda bireysel nesneleri tanır ve onlarla etkileşime girer (ör. depo ortamlarında ürün toplama ve ayırma).
• Örnek: Bir robot kol, karışık bir yığındaki belirli bileşenleri almak için nesne tabanlı segmentasyon kullanır.

Uydu ve Hava Görüntüleri

• Uygulama: Uydu/insansız hava aracı görüntülerinin çevre izleme, kentsel planlama ve tarım için analizi.
• Kullanım Durumu: Binaların, araçların, tarım ürünlerinin veya ağaçların segmentasyonu; kaynak yönetimi ve afet müdahalesi için.
• Örnek: Bir bahçedeki ağaçların bireysel olarak sayılması, sağlık değerlendirmesi ve hasat optimizasyonu sağlar.

Üretimde Kalite Kontrol

• Uygulama: Üretimde otomatik denetim ve hata tespiti.
• Kullanım Durumu: Ürün veya bileşenlerin tespit ve ayrıştırılması; hataların belirlenmesi ve kalite kontrolün sağlanması.
• Örnek: Üretim hatlarında mikroçiplerin tespit ve segmentasyonu, üretim hatalarını belirlemeye yardımcı olur.

Artırılmış Gerçeklik (AR)

• Uygulama: AR uygulamalarında nesne tanıma ve etkileşim.
• Kullanım Durumu: Sanal öğelerin gerçek dünyadaki nesnelerle etkileşime girebilmesi için nesnelerin tanınması ve segmentasyonu.
• Örnek: Bir odadaki mobilyaların segmentasyonu, kullanıcıların yeni mobilya yerleşimi ve etkileşimlerini AR ile görselleştirmesini sağlar.

Video Analizi ve Gözetim

• Uygulama: Güvenlik sistemlerinde hareket takibi ve davranış analizi.
• Kullanım Durumu: Videolarda nesnelerin zaman içinde takibi; hareket desenleri ve aktivite tespiti.
• Örnek: Perakende ortamlarında müşterilerin hareketlerinin izlenmesi, yerleşim optimizasyonu ve kayıp önleme sağlar.

Örnekler ve Kullanım Durumları

Tıbbi Görüntüleme: Hücre Sayımı ve Analizi

• Süreç:
  • Mikroskopi görüntüleri, nesne tabanlı segmentasyon modeline verilir.
  • Model, üst üste gelse veya düzensiz şekilli olsa dahi her hücreyi tespit eder.
  • Segmentlenen hücreler sayılır ve boyut/morfoloji açısından analiz edilir.
• Faydalar:
  • Daha yüksek doğruluk ve verimlilik.
  • Büyük ölçekli çalışmalar mümkün olur.
  • Araştırma veya teşhis için nicel veri sağlar.

Otonom Sürüş: Yaya Tespiti

• Süreç:
  • Araç üzerindeki kameralar, gerçek zamanlı görüntü alır.
  • Nesne tabanlı segmentasyon modelleri her yayayı tespit edip ayırır.
  • Sistem hareketi öngörür ve araç davranışını buna göre ayarlar.
• Faydalar:
  • Artan güvenlik ve gezinme kabiliyeti.
  • Güvenlik standartlarına daha iyi uyum.

Robotik: Depolarda Nesne Ayıklama

• Süreç:
  • Kameralar, konveyör üzerindeki ürünleri görüntüler.
  • Nesne tabanlı segmentasyon modelleri, üst üste gelse dahi ürünleri tespit ve segment eder.
  • Robotlar, verileri kullanarak ürünleri toplar ve ayırır.
• Faydalar:
  • Yüksek ayıklama hızı ve verimliliği.
  • Azalan yanlış işlem veya hasar.
  • Karmaşık ürün yelpazeleriyle başa çıkma.

Uydu Görüntüleri: Kentsel Gelişim Takibi

• Süreç:
  • Uydu görüntüleri, binaları segmentlemek için analiz edilir.
  • Farklı dönemlerden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak değişimler izlenir.
• Faydalar:
  • Kentsel büyüme hakkında ayrıntılı veri.
  • Planlama ve kaynak tahsisine yardımcı olur.
  • Çevresel etkiyi değerlendirir.

Nesne Tabanlı Segmentasyonun AI Otomasyonu ve Sohbet Botları ile İlişkisi

Nesne tabanlı segmentasyon, bilgisayarlı görü temelli bir görev olmasına rağmen; detaylı görsel anlayış sağlayarak, otomasyon sistemlerinin fiziksel dünya ile akıllıca etkileşime girmesini sağlar ve AI otomasyonu için önemli bir rol oynar.

AI Otomasyon ile Entegrasyon

• Robotik Otomasyon:
  • Robotlar, ortamları anlamak ve görevleri otonom olarak yerine getirmek için nesne tabanlı segmentasyon kullanır.
  • Örnek: Dronlar, segmentasyonu kullanarak gezinir ve engellerden kaçar.
• Üretim Otomasyonu:
  • Otomatik denetim, segmentasyonu kullanarak hataları tespit eder ve kaliteyi garanti eder.

Sohbet Botları ve Sanal Asistanlarda AI Yeteneklerini Geliştirme

Sohbet botları temel olarak metin tabanlı olsa da, nesne tabanlı segmentasyon ile entegre edilerek görsel arayüzlerle yetenekleri artar.

• Görsel Sohbet Botları: Sohbet botları, kullanıcıların gönderdiği görüntüleri analiz eder ve nesneler hakkında ayrıntılı bilgi sağlar.
• Müşteri Desteği: Kullanıcılar, sorunlu ürünlerinin fotoğrafını gönderir; sohbet botları problemli alanları tespit edip destek sunar.
• Erişilebilirlik Araçları: Görme engelli kullanıcılar için AI sistemleri, segmentasyon ile her nesneyi tanımlayarak sahneyi ayrıntılı şekilde tarif edebilir.

Nesne Tabanlı Segmentasyondaki Gelişmeler ve Gelecek

Nesne tabanlı segmentasyon, derin öğrenme ve hesaplamalı yöntemlerdeki ilerlemelerle hızla gelişmektedir.

Gerçek Zamanlı Nesne Tabanlı Segmentasyon

• Teknikler: Daha düşük hesaplama yükü için ağ optimizasyonu, daha hızlı çıkarım için tek adımlı tespitçiler.
• Zorluklar: Hız ve doğruluk arasında denge kurmak, uç cihaz kaynaklarını yönetmek.

Diğer Modalitelerle Birleştirme

• Çok Modlu Veri: Segmentasyonun lidar, radar veya termal görüntüleme ile birleştirilmesi, daha sağlam algı sağlar.
  • Örnek: Otonom araçlarda kamera görüntüleri ile lidar verisinin birleştirilmesi.

Yarı Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme

• Yaklaşımlar: Yarı denetimli öğrenme, az miktarda etiketli ve çok miktarda etiketsiz veri kullanır; denetimsiz öğrenme ise etiket olmadan desenleri keşfeder.
• Faydalar: Etiketleme maliyetini düşürür, özel alanlar için erişilebilirliği artırır.

Uç Bilişim ve Dağıtım

• Uygulamalar: IoT cihazları ve giyilebilirler, gizlilik ve verimlilik için yerel segmentasyon gerçekleştirir.
• Dikkat Edilmesi Gerekenler: Düşük güç ve sınırlı hesaplama için model optimizasyonu.

Nesne tabanlı segmentasyon, AI sistemlerinin dünyayla etkileşimini geliştirir; tıbbi görüntüleme, otonom araçlar ve robotik gibi alanlarda ilerlemeyi hızlandırır. Teknoloji geliştikçe, nesne tabanlı segmentasyon AI çözümlerinin merkezinde daha da yer alacaktır.

Nesne Tabanlı Segmentasyon Üzerine Araştırmalar

Nesne Tabanlı Segmentasyon, bir görüntüdeki her nesne örneğini tespit, sınıflandırma ve segmentasyonunu içeren kritik bir bilgisayarlı görü görevidir. Nesne tespiti ve anlamsal segmentasyonu birleştirerek ayrıntılı içgörüler sunar. Önemli araştırma katkıları şunlardır:

1. Instance Contour’lardan Panoptik Segmentasyon Öğrenimi
   Bu araştırma, anlamsal segmentasyon ve nesne konturları (nesne sınırları) üzerinden nesne tabanlı segmentasyon öğrenen tamamen evrişimli bir sinir ağı sundu. Nesne konturları ve anlamsal segmentasyon, sınır farkında bir segmentasyon sağlar. Bağlantılı bileşen etiketleme ile nesne tabanlı segmentasyon elde edilir. CityScapes veri seti üzerinde çoklu çalışmayla değerlendirilmiştir.

   

2. Panoptik Segmentasyon için Nesne ve Anlamsal Segmentasyonun Ensamble Edilmesi
   Bu makale, 2019 COCO panoptik segmentasyon görevi için nesne ve anlamsal segmentasyonun ayrı ayrı yapılıp birleştirildiği bir çözüm sunar. Veri dengesizliği için Mask R-CNN’in uzman modelleri, en iyi nesne segmentasyonu için HTC modeliyle performans artırıldı. Ensembllama stratejileriyle sonuçlar daha da iyileştirildi ve COCO panoptik test-dev verisinde 47,1 PQ skoru elde edildi.
   Daha fazla oku

3. Insight Any Instance: Uzaktan Algılama Görüntüleri için İstekte Bulunulabilir Nesne Tabanlı Segmentasyon
   Bu çalışma, uzaktan algılama nesne tabanlı segmentasyonundaki (dengesiz ön plan/arka plan, küçük örnekler) zorluklara yeni bir istek paradigması önererek yaklaşır. Yerel ve genel-yerel istek modülleri, bağlam modellemesine yardımcı olur; modellerin istek verilebilirliğini ve segmentasyon başarımını artırır.
   Daha fazla oku