Semantik Segmentasyon

Semantik segmentasyon, bir görüntüyü birden fazla segmente ayırmayı ve görüntüdeki her piksele gerçek dünyadaki bir nesneyi veya bölgeyi temsil eden bir sınıf etiketi atamayı içeren bir bilgisayarla görme tekniğidir. Genel görüntü sınıflandırmasından farklı olarak, tüm görüntüye tek bir etiket atamak yerine, semantik segmentasyon her pikseli etiketleyerek daha ayrıntılı bir anlayış sunar ve makinelerin bir görüntüdeki nesnelerin tam konumunu ve sınırlarını yorumlamasını sağlar.

Semantik segmentasyonun temelinde, makinelerin bir görüntüde “ne” olduğunu ve “nerede” bulunduğunu piksel düzeyinde anlaması yatar. Bu ayrıntılı analiz düzeyi, hassas nesne konumlandırması ve tanıma gerektiren otonom sürüş, tıbbi görüntüleme ve robotik gibi uygulamalar için gereklidir.

Semantik Segmentasyon Nasıl Çalışır?

Semantik segmentasyon, özellikle konvolüsyonel sinir ağları (CNN) olmak üzere derin öğrenme algoritmalarını kullanarak bir görüntüdeki her pikseli analiz eder ve sınıflandırır. Süreçteki kilit bileşenler şunlardır:

1. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Görüntüler gibi ızgara yapısına sahip verileri işlemek için tasarlanmış özel sinir ağlarıdır. Görüntülerden düşük seviyeli kenarlardan yüksek seviyeli nesnelere kadar hiyerarşik özellikler çıkarır.
2. Konvolüsyon Katmanları: Uzamsal boyutlarda özellikleri tespit etmek için konvolüsyon işlemleri uygular.
3. Kodlayıcı-Çözücü Mimarisi: Modeller genellikle özellikleri yakalamak ve uzamsal boyutları düşürmek için bir kodlayıcı (downsampling path) ve görüntüyü orijinal çözünürlüğüne döndürmek için bir çözücü (upsampling path) kullanır ve piksel bazında sınıflandırma haritası üretir.
4. Atlama Bağlantıları: Kodlayıcı katmanlarını karşılık gelen çözücü katmanlarına bağlayarak uzamsal bilgiyi korur ve düşük ile yüksek seviyeli özellikleri birleştirerek daha doğru sonuçlar elde eder.
5. Özellik Haritaları: Görüntü CNN’den geçerken çeşitli soyutlama seviyelerinde desen tanıma için üretilir.
6. Piksel Sınıflandırması: Son çıktı, girişle aynı uzamsal boyutlara sahip bir özellik haritasıdır ve her pikselin sınıf etiketi, sınıflar arasında softmax fonksiyonu uygulanarak belirlenir.

Semantik Segmentasyon için Derin Öğrenme Modelleri

1. Tamamen Konvolüsyonel Ağlar (FCN)

• Uçtan Uca Öğrenme: Girdi görüntüleri ile segmentasyon çıktıları arasında doğrudan haritalama yapacak şekilde eğitilir.
• Yeniden Ölçeklendirme: Özellik haritalarını büyütmek için transpoz (dekonvolüsyonel) katmanlar kullanır.
• Atlama Bağlantıları: Kaba, yüksek seviyeli bilgilerle ince, düşük seviyeli detayları birleştirir.

2. U-Net

• Simetrik Mimari: Eşit miktarda aşağı ve yukarı örnekleme adımlarına sahip U şeklindedir.
• Atlama Bağlantıları: Hassas konumlandırma için kodlayıcı ve çözücü katmanlarını birbirine bağlar.
• Daha Az Eğitim Görüntüsü Gerekir: Sınırlı eğitim verisiyle bile etkili olup özellikle tıbbi uygulamalar için uygundur.

3. DeepLab Modelleri

• Seyreltilmiş Konvolüsyon: Alıcı alanı artırır, parametreleri artırmadan veya çözünürlük kaybetmeden çalışır.
• Seyreltilmiş Uzamsal Piramit Havuzlama (ASPP): Farklı genişleme oranlarında çoklu seyreltilmiş konvolüsyonları paralel olarak uygulayarak çok ölçekli bağlamı yakalar.
• Koşullu Rastgele Alanlar (CRF): Sınırları iyileştirmek için (erken sürümlerde) son işlem olarak kullanılır.

4. Piramit Sahne Ayrıştırma Ağı (PSPNet)

• Piramit Havuzlama Modülü: Farklı küresel ve yerel ölçeklerde bilgi toplar.
• Çok Ölçekli Özellik Çıkarımı: Farklı boyutlardaki nesneleri tanır.

Veri Etiketleme ve Eğitim

Veri Etiketleme

• Etiketleme Araçları: Piksel bazında sınıf etiketleriyle segmentasyon maskeleri oluşturmak için özel araçlar.
• Veri Setleri:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Zorluklar: Etiketleme çok emek ister ve yüksek hassasiyet gerektirir.

Eğitim Süreci

• Veri Artırma: Çeşitliliği artırmak için döndürme, ölçekleme, yansıtma gibi yöntemler kullanılır.
• Kayıp Fonksiyonları: Piksel bazında çapraz entropi, Dice katsayısı.
• Optimizasyon Algoritmaları: Adam, RMSProp ve diğer gradyan inişi tabanlı algoritmalar.

Uygulamalar ve Kullanım Alanları

1. Otonom Sürüş

• Yol Anlayışı: Yol, kaldırım, araç, yaya ve engelleri ayırt eder.
• Gerçek Zamanlı İşleme: Anında karar için kritiktir.

Örnek:
Segmentasyon haritaları, otonom araçların sürülebilir alanları tanımlamasına ve güvenli gezinmesine olanak tanır.

2. Tıbbi Görüntüleme

• Tümör Tespiti: MR veya BT taramalarında kötü huylu bölgeleri vurgular.
• Organ Segmentasyonu: Cerrahi planlamada yardımcı olur.

Örnek:
Beyin görüntülemede farklı doku türlerini segmentlere ayırarak tanı koymaya destek olur.

3. Tarım

• Ürün Sağlığı Takibi: Sağlıklı ve hasta bitkileri ayırt eder.
• Arazi Kullanım Sınıflandırması: Farklı bitki ve arazi tiplerini ayırır.

Örnek:
Segmentasyon haritaları, çiftçilerin sulama veya zararlı mücadelesini hedeflemesine yardımcı olur.

4. Robotik ve Endüstriyel Otomasyon

• Nesne Manipülasyonu: Robotların nesneleri tanıyıp işlemesini sağlar.
• Çevre Haritalama: Navigasyona yardımcı olur.

Örnek:
Üretim robotları, parçaları yüksek hassasiyetle segmentlere ayırıp monte eder.

5. Uydu ve Hava Görüntüsü Analizi

• Arazi Kaplama Sınıflandırması: Orman, su kütlesi, şehir gibi farklı alanları segmentlere ayırır.
• Afet Değerlendirmesi: Doğal afetlerden etkilenen bölgeleri değerlendirir.

Örnek:
Acil durum planlaması için hava görüntülerinden taşkın bölgelerini segmentlere ayırır.

6. AI Otomasyonu ve Sohbet Botları

• Görsel Sahne Anlayışı: Çok modlu AI sistemlerini geliştirir.
• Etkileşimli Uygulamalar: AR uygulamaları, segmentasyona dayalı olarak sanal nesneleri yerleştirir.

Örnek:
AI asistanları, kullanıcı tarafından gönderilen fotoğrafları analiz edip ilgili destek sağlar.

Semantik Segmentasyonu AI Otomasyonu ve Sohbet Botlarıyla Birleştirmek

Semantik segmentasyon, detaylı görsel analiz sağlayarak sohbet botları ve sanal asistanlara entegre edilebilir.

• Çok Modlu Etkileşim: Görsel ve metinsel verileri birleştirerek doğal kullanıcı etkileşimleri sağlar.
• Bağlamsal Farkındalık: Görüntüleri yorumlayarak daha doğru ve faydalı yanıtlar sunar.

Örnek:
Bir sohbet botu, hasar görmüş bir ürünün fotoğrafını analiz ederek müşteriye yardımcı olur.

Semantik Segmentasyonda İleri Kavramlar

1. Seyreltilmiş Konvolüsyon

• Faydası: Çok ölçekli bağlamı yakalar, farklı boyutlardaki nesne tanımını iyileştirir.
• Uygulama: Seyreltilmiş çekirdekler, ağırlıklar arasında boşluklar bırakarak çekirdeği verimli şekilde büyütür.

2. Koşullu Rastgele Alanlar (CRF)

• Faydası: Sınır doğruluğunu artırır, daha keskin segmentasyon haritaları elde edilir.
• Entegrasyon: Son işlem veya ağ mimarisi içinde kullanılabilir.

3. Dikkat Mekanizmalı Kodlayıcı-Çözücü

• Faydası: İlgili görüntü bölgelerine odaklanır, arka plan gürültüsünü azaltır.
• Uygulama: Karmaşık ve kalabalık sahnelerde etkilidir.

4. Atlama Bağlantılarının Kullanımı

• Faydası: Kodlama/çözme sırasında uzamsal bilgiyi korur.
• Etkisi: Özellikle nesne sınırlarında daha hassas segmentasyon sağlar.

Zorluklar ve Dikkate Alınması Gerekenler

1. Hesaplama Karmaşıklığı

• Yüksek Kaynak İhtiyacı: Özellikle yüksek çözünürlüklü görüntülerde eğitim ve çıkarım aşamaları yoğundur.
• Çözüm: GPU kullanmak, modelleri verimlilik için optimize etmek.

2. Veri Gereksinimleri

• Büyük Etiketli Veri Seti İhtiyacı: Maliyetli ve zaman alıcıdır.
• Çözüm: Yarı denetimli öğrenme, veri artırma, sentetik veri.

3. Sınıf Dengesizliği

• Dengesiz Sınıf Dağılımı: Bazı sınıflar az temsil edilebilir.
• Çözüm: Ağırlıklı kayıp fonksiyonları, yeniden örnekleme.

4. Gerçek Zamanlı İşleme

• Gecikme Sorunları: Gerçek zamanlı uygulamalar (örn. sürüş) hızlı çıkarım gerektirir.
• Çözüm: Hafif modeller, model sıkıştırma.

Eylemde Semantik Segmentasyon Örnekleri

1. Otonom Araçlarda Semantik Segmentasyon

Süreç:

• Görüntü Alımı: Kameralar ortamı kaydeder.
• Segmentasyon: Her piksele sınıf etiketi atanır (yol, araç, yaya vb.).
• Karar Verme: Araç kontrol sistemi bu bilgileri sürüş kararı için kullanır.

2. Tıbbi Tanıda Semantik Segmentasyon

Süreç:

• Görüntü Alımı: Tıbbi görüntüleme cihazları (MR, BT).
• Segmentasyon: Modeller anormal bölgeleri (ör. tümörler) vurgular.
• Klinik Kullanım: Doktorlar haritaları tanı ve tedavi için kullanır.

3. Tarımsal İzleme

Süreç:

• Görüntü Alımı: Drone’lar hava görüntüleri çeker.
• Segmentasyon: Modeller pikselleri (sağlıklı ürün, hastalıklı ürün, toprak, yabani ot) olarak sınıflandırır.
• Eyleme Geçirilebilir İçgörüler: Çiftçiler segmentasyon haritalarına göre kaynak kullanımını optimize eder.

Semantik Segmentasyon Araştırmaları

Semantik segmentasyon, bir görüntüdeki her pikseli bir kategoriye sınıflandırmayı amaçlayan bilgisayarla görmede önemli bir görevdir. Bu süreç, otonom sürüş, tıbbi görüntüleme ve görüntü düzenleme gibi çeşitli uygulamalarda büyük önem taşır. Son araştırmalar, semantik segmentasyonun doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için farklı yaklaşımları incelemiştir. Aşağıda bu konudaki dikkate değer bilimsel makalelerin özetleri yer almaktadır:

1. Panoptik Segmentasyon için Nesne ve Semantik Segmentasyonun Birleştirilmesi

Yazarlar: Mehmet Yıldırım, Yogesh Langhe
Yayın Tarihi: 20 Nisan 2023

• Nesne ve semantik segmentasyonun birleştirilmesiyle panoptik segmentasyon yöntemi sunulmuştur.
• Veri dengesizliğini ele almak ve sonuçları iyileştirmek için Mask R-CNN ve HTC modelleri kullanılmıştır.
• COCO panoptic test-dev verisinde 47.1 PQ puanı elde edilmiştir.

Daha fazla oku

2. Nesne Konturlarından Panoptik Segmentasyon Öğrenme

Yazarlar: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
Yayın Tarihi: 6 Nisan 2021

• Semantik segmentasyon ve nesne konturlarından nesne segmentasyonu öğrenen tamamen konvolüsyonel bir sinir ağı tanıtılmıştır.
• Semantik ve nesne segmentasyonu birleştirilerek bütünsel sahne anlayışı sağlanmıştır.
• CityScapes veri setinde çeşitli ablation çalışmalarıyla değerlendirilmiştir.

Daha fazla oku

3. Az/Hiç Etiketli Öğrenmeye Dayalı Görsel Semantik Segmentasyon: Bir Genel Bakış

Yazarlar: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
Yayın Tarihi: 13 Kasım 2022

• Az/hiç etiketli öğrenmeyle yapılan semantik segmentasyondaki gelişmeler gözden geçirilmiştir.
• Büyük etiketli veri kümelerine bağımlı yöntemlerin sınırlamaları tartışılmıştır.
• Az sayıda veya hiç etiketli örnekten öğrenmeyi mümkün kılan teknikler vurgulanmıştır.

Daha fazla oku