Phân đoạn theo từng đối tượng

Phân đoạn theo từng đối tượng liên quan đến việc phát hiện và phân tách từng vật thể riêng biệt xuất hiện trong một hình ảnh. Khác với phát hiện đối tượng truyền thống chỉ khoanh vùng vật thể bằng hộp giới hạn, phân đoạn theo từng đối tượng tiến xa hơn bằng cách xác định vị trí từng điểm ảnh của từng vật thể riêng lẻ, mang lại sự hiểu biết chính xác và chi tiết hơn về nội dung hình ảnh.

Phân đoạn theo từng đối tượng rất quan trọng trong các trường hợp không chỉ cần phát hiện vật thể mà còn phải phân biệt giữa nhiều cá thể cùng loại và hiểu rõ hình dạng cũng như vị trí chính xác của chúng trong hình ảnh.

Tìm hiểu về Phân đoạn theo từng đối tượng

Để hiểu đầy đủ về phân đoạn theo từng đối tượng, thật hữu ích khi so sánh với các loại nhiệm vụ phân đoạn hình ảnh khác như phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn toàn cảnh.

Sự khác biệt giữa Phân đoạn theo từng đối tượng và Phân đoạn ngữ nghĩa

Phân đoạn ngữ nghĩa là quá trình phân loại mỗi điểm ảnh trong hình ảnh theo các danh mục hoặc lớp đã xác định trước. Tất cả các điểm ảnh thuộc cùng một lớp (ví dụ: “xe hơi”, “người”, “cây”) sẽ được gán nhãn tương ứng mà không phân biệt các cá thể khác nhau thuộc cùng lớp đó.

Phân đoạn theo từng đối tượng, ngược lại, không chỉ phân loại từng điểm ảnh mà còn phân biệt giữa các cá thể khác nhau của cùng một lớp. Nếu có nhiều xe hơi trong một hình ảnh, phân đoạn theo từng đối tượng sẽ xác định và phân tách từng chiếc xe riêng biệt, gán mã định danh độc lập cho từng chiếc. Điều này rất quan trọng trong các ứng dụng cần nhận diện và theo dõi từng vật thể.

Sự khác biệt giữa Phân đoạn theo từng đối tượng và Phân đoạn toàn cảnh

Phân đoạn toàn cảnh kết hợp mục tiêu của cả phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn theo từng đối tượng. Nó cung cấp cái nhìn tổng thể về cảnh bằng cách gán nhãn ngữ nghĩa và mã định danh cá thể cho mỗi điểm ảnh. Phân đoạn toàn cảnh xử lý cả các lớp “thing” (vật thể đếm được như người, xe hơi) và “stuff” (vùng không có hình dạng rõ ràng như bầu trời, đường, cỏ). Phân đoạn theo từng đối tượng chủ yếu tập trung vào “thing”, tức là phát hiện và phân đoạn các cá thể vật thể riêng biệt.

Phân đoạn theo từng đối tượng hoạt động như thế nào?

Các thuật toán phân đoạn theo từng đối tượng thường sử dụng kỹ thuật học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), để phân tích hình ảnh và tạo ra mặt nạ phân đoạn cho từng vật thể.

Các thành phần chính của mô hình phân đoạn theo từng đối tượng

1. Trích xuất đặc trưng (Encoder): Bước đầu tiên là trích xuất đặc trưng. Một mạng mã hóa, thường là CNN, xử lý hình ảnh đầu vào để lấy các đặc trưng đại diện cho nội dung hình ảnh.
2. Đề xuất vùng: Mô hình đề xuất các vùng trong ảnh có khả năng chứa vật thể, thường sử dụng Mạng Đề xuất Vùng (RPN).
3. Phân loại và định vị: Với mỗi vùng được đề xuất, mô hình phân loại vật thể (ví dụ: “xe hơi”, “người”) và tinh chỉnh hộp giới hạn.
4. Dự đoán mặt nạ (Segmentation Head): Bước cuối tạo ra mặt nạ phân đoạn cho từng vật thể—một biểu diễn ở cấp điểm ảnh cho biết điểm ảnh nào thuộc về vật thể đó.

Các mô hình phân đoạn theo từng đối tượng phổ biến

Mask R-CNN

Mask R-CNN là một trong những kiến trúc phổ biến nhất cho phân đoạn theo từng đối tượng. Nó mở rộng mô hình Faster R-CNN bằng cách thêm một nhánh dự đoán mặt nạ phân đoạn cho mỗi Vùng Quan Tâm (RoI) song song với nhánh phân loại và hồi quy hộp giới hạn hiện có.

Cách Mask R-CNN hoạt động:

• Trích xuất đặc trưng: Ảnh đầu vào được đưa qua một CNN nền tảng (ví dụ: ResNet) để tạo bản đồ đặc trưng.
• Mạng Đề xuất Vùng (RPN): Bản đồ đặc trưng được dùng để tạo ra các vùng đề xuất có thể chứa vật thể.
• RoI Align: Các vùng được trích xuất từ bản đồ đặc trưng bằng RoI Align, đảm bảo sự căn chỉnh không gian.
• Các nhánh dự đoán:
  • Nhánh phân loại & hồi quy hộp giới hạn: Với mỗi RoI, mô hình dự đoán lớp vật thể và tinh chỉnh tọa độ hộp giới hạn.
  • Nhánh mặt nạ: Một mạng tích chập dự đoán mặt nạ nhị phân cho mỗi RoI, cho biết chính xác các điểm ảnh thuộc về vật thể.

Các mô hình khác

• YOLACT: Mô hình phân đoạn theo từng đối tượng thời gian thực kết hợp tốc độ phát hiện một lần với phân đoạn từng đối tượng.
• SOLO & SOLOv2: Mô hình hoàn toàn tích chập, phân đoạn vật thể bằng cách gán loại cá thể cho từng điểm ảnh mà không cần đề xuất vùng.
• BlendMask: Kết hợp phương pháp từ trên xuống và từ dưới lên, trộn đặc trưng thô và tinh để tạo mặt nạ chất lượng cao.

Ứng dụng của Phân đoạn theo từng đối tượng

Phân đoạn theo từng đối tượng cung cấp khả năng phát hiện và phân đoạn vật thể chi tiết cho các nhiệm vụ phức tạp ở nhiều ngành khác nhau.

Hình ảnh Y tế

• Ứng dụng: Phân tích hình ảnh y tế tự động (MRI, CT, mô học).
• Trường hợp sử dụng: Phát hiện và phân tách từng tế bào, khối u hoặc cấu trúc giải phẫu riêng biệt. Ví dụ, phân đoạn nhân tế bào trong ảnh mô học để phát hiện ung thư.
• Ví dụ: Phân đoạn khối u trên ảnh MRI giúp bác sĩ đánh giá khối u cho kế hoạch điều trị.

Lái xe tự động

• Ứng dụng: Hệ thống cảm nhận trong xe tự lái.
• Trường hợp sử dụng: Giúp xe tự lái nhận biết và phân biệt các vật thể như xe hơi, người đi bộ, xe đạp và biển báo.
• Ví dụ: Cho phép xe tự lái phân biệt nhiều người đi bộ sát nhau và dự đoán chuyển động của họ.

Robot

• Ứng dụng: Tác động và tương tác vật thể trong hệ thống robot.
• Trường hợp sử dụng: Robot nhận diện và tương tác với từng vật thể trong môi trường lộn xộn (ví dụ: gắp và phân loại hàng hóa trong kho).
• Ví dụ: Cánh tay robot sử dụng phân đoạn theo từng đối tượng để gắp các linh kiện cụ thể từ một đống hỗn hợp.

Ảnh vệ tinh và ảnh trên không

• Ứng dụng: Phân tích ảnh vệ tinh/máy bay không người lái cho giám sát môi trường, quy hoạch đô thị và nông nghiệp.
• Trường hợp sử dụng: Phân đoạn các tòa nhà, xe cộ, cây trồng hoặc cây xanh phục vụ quản lý tài nguyên và ứng phó thiên tai.
• Ví dụ: Đếm số cây riêng lẻ trong vườn để đánh giá sức khỏe và tối ưu hóa thu hoạch.

Kiểm soát chất lượng trong sản xuất

• Ứng dụng: Kiểm tra và phát hiện lỗi tự động trong sản xuất.
• Trường hợp sử dụng: Nhận diện và tách biệt sản phẩm hoặc linh kiện để phát hiện lỗi, đảm bảo kiểm tra chất lượng.
• Ví dụ: Phát hiện và phân đoạn vi mạch để nhận diện lỗi trong sản xuất.

Thực tế tăng cường (AR)

• Ứng dụng: Nhận diện và tương tác vật thể trong các ứng dụng AR.
• Trường hợp sử dụng: Nhận diện và phân đoạn vật thể để các yếu tố ảo có thể tương tác với vật thể thực.
• Ví dụ: Phân đoạn nội thất trong phòng để người dùng xem thử đồ nội thất mới và tương tác trong AR.

Phân tích video và giám sát

• Ứng dụng: Theo dõi chuyển động và phân tích hành vi trong hệ thống an ninh.
• Trường hợp sử dụng: Theo dõi từng vật thể trong video theo thời gian để phân tích chuyển động và phát hiện hoạt động.
• Ví dụ: Theo dõi di chuyển của khách hàng trong cửa hàng bán lẻ nhằm tối ưu hóa bố trí và phòng chống thất thoát.

Ví dụ và Trường hợp sử dụng

Hình ảnh y tế: Đếm và phân tích tế bào

• Quy trình:
  • Ảnh hiển vi được đưa vào mô hình phân đoạn theo từng đối tượng.
  • Mô hình nhận diện từng tế bào, kể cả khi chồng lấp hoặc có hình dạng bất thường.
  • Các tế bào được đếm và phân tích về kích thước, hình thái.
• Lợi ích:
  • Tăng độ chính xác và hiệu quả.
  • Hỗ trợ nghiên cứu quy mô lớn.
  • Cung cấp dữ liệu định lượng cho nghiên cứu hoặc chẩn đoán.

Lái xe tự động: Phát hiện người đi bộ

• Quy trình:
  • Camera trên xe ghi lại hình ảnh thời gian thực.
  • Mô hình phân đoạn theo từng đối tượng nhận diện và phân đoạn từng người đi bộ.
  • Hệ thống dự đoán chuyển động và điều chỉnh hành vi xe.
• Lợi ích:
  • Nâng cao an toàn và điều hướng.
  • Đáp ứng tốt hơn các tiêu chuẩn an toàn.

Robot: Phân loại vật thể trong kho

• Quy trình:
  • Camera chụp ảnh các vật trên băng chuyền.
  • Mô hình phân đoạn theo từng đối tượng nhận diện và phân đoạn từng vật, kể cả khi chồng lấn.
  • Robot sử dụng dữ liệu để gắp và phân loại vật thể.
• Lợi ích:
  • Tăng hiệu quả và tốc độ phân loại.
  • Giảm sai sót hoặc hư hỏng.
  • Xử lý các loại sản phẩm đa dạng.

Ảnh vệ tinh: Giám sát phát triển đô thị

• Quy trình:
  • Ảnh vệ tinh được phân tích để phân đoạn các tòa nhà.
  • Theo dõi sự thay đổi bằng cách so sánh kết quả ở các thời điểm khác nhau.
• Lợi ích:
  • Dữ liệu chi tiết về tăng trưởng đô thị.
  • Hỗ trợ quy hoạch và phân bổ nguồn lực.
  • Đánh giá tác động môi trường.

Phân đoạn theo từng đối tượng liên quan gì đến Tự động hóa AI và Chatbot

Mặc dù phân đoạn theo từng đối tượng là một nhiệm vụ thị giác máy tính, nó đóng vai trò lớn trong tự động hóa AI nhờ cung cấp sự hiểu biết hình ảnh chi tiết để hệ thống tự động tương tác thông minh với thế giới thực.

Tích hợp với tự động hóa AI

• Tự động hóa robot:
  • Robot dùng phân đoạn theo từng đối tượng để hiểu môi trường và tự thực hiện các nhiệm vụ.
  • Ví dụ: Drone sử dụng phân đoạn để điều hướng và tránh vật cản.
• Tự động hóa sản xuất:
  • Kiểm tra tự động dùng phân đoạn để phát hiện lỗi và đảm bảo chất lượng.

Nâng cao khả năng AI cho Chatbot và Trợ lý ảo

Dù chatbot chủ yếu dựa trên văn bản, tích hợp phân đoạn theo từng đối tượng mở rộng khả năng với giao diện hình ảnh.

• Chatbot hình ảnh: Chatbot phân tích hình ảnh người dùng gửi và cung cấp thông tin chi tiết về vật thể qua phân đoạn theo từng đối tượng.
• Hỗ trợ khách hàng: Người dùng gửi ảnh sản phẩm gặp sự cố; chatbot xác định khu vực có vấn đề và hỗ trợ giải quyết.
• Công cụ hỗ trợ tiếp cận: Đối với người khiếm thị, hệ thống AI có thể mô tả chi tiết cảnh vật bằng cách nhận diện từng vật thể qua phân đoạn.

Những tiến bộ và tương lai của Phân đoạn theo từng đối tượng

Phân đoạn theo từng đối tượng đang phát triển nhanh chóng nhờ sự tiến bộ của học sâu và các phương pháp tính toán hiện đại.

Phân đoạn theo từng đối tượng thời gian thực

• Kỹ thuật: Tối ưu hóa mạng để giảm tải tính toán, sử dụng mô hình phát hiện một lần cho suy luận nhanh.
• Thách thức: Cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác, quản lý tài nguyên trên thiết bị biên.

Kết hợp với các dạng dữ liệu khác

• Dữ liệu đa phương thức: Kết hợp phân đoạn với lidar, radar hoặc ảnh nhiệt để nhận thức mạnh mẽ hơn.
  • Ví dụ: Phối hợp ảnh camera và lidar trên xe tự lái.

Học bán giám sát và không giám sát

• Phương pháp: Học bán giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn và không nhãn; học không giám sát phát hiện mẫu mà không cần nhãn.
• Lợi ích: Giảm chi phí gán nhãn, dễ tiếp cận hơn với các lĩnh vực chuyên biệt.

Điện toán biên và triển khai thực tế

• Ứng dụng: Thiết bị IoT và thiết bị đeo thực hiện phân đoạn cục bộ để bảo mật và hiệu quả.
• Lưu ý: Tối ưu hóa mô hình cho thiết bị năng lượng thấp và khả năng tính toán hạn chế.

Phân đoạn theo từng đối tượng nâng cao khả năng tương tác của hệ thống AI với thế giới, thúc đẩy tiến bộ trong các lĩnh vực như hình ảnh y tế, xe tự lái và robot. Khi công nghệ tiến lên, phân đoạn theo từng đối tượng sẽ ngày càng trở thành trung tâm trong các giải pháp AI.

Nghiên cứu về Phân đoạn theo từng đối tượng

Phân đoạn theo từng đối tượng là một nhiệm vụ quan trọng của thị giác máy tính, bao gồm phát hiện, phân loại và phân đoạn từng cá thể vật thể trong hình ảnh. Nó kết hợp phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa để cung cấp thông tin chi tiết. Một số đóng góp nghiên cứu tiêu biểu gồm:

1. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours
   Nghiên cứu này trình bày một mạng nơ-ron tích chập hoàn toàn học phân đoạn cá thể từ phân đoạn ngữ nghĩa và đường biên cá thể (ranh giới vật thể). Đường biên cá thể và phân đoạn ngữ nghĩa mang lại phân đoạn nhận biết ranh giới. Kỹ thuật gán nhãn thành phần liên thông sau đó tạo ra phân đoạn theo từng đối tượng. Đánh giá trên bộ dữ liệu CityScapes với nhiều nghiên cứu.
   

   

2. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation
   Bài báo này mô tả giải pháp cho nhiệm vụ phân đoạn toàn cảnh COCO 2019 bằng cách thực hiện phân đoạn cá thể và ngữ nghĩa riêng biệt rồi kết hợp chúng. Hiệu năng được tăng cường bằng các mô hình chuyên gia của Mask R-CNN để xử lý mất cân bằng dữ liệu, và mô hình HTC cho phân đoạn cá thể tốt nhất. Chiến lược tổ hợp giúp cải thiện kết quả, đạt điểm PQ 47.1 trên bộ test-dev COCO panoptic.
   Đọc thêm

3. Insight Any Instance: Promptable Instance Segmentation for Remote Sensing Images
   Nghiên cứu này giải quyết thách thức trong phân đoạn cá thể ảnh viễn thám (tỷ lệ nền/đối tượng không cân bằng, vật thể nhỏ) bằng cách đề xuất một quy trình prompt mới. Các module prompt cục bộ và toàn cục giúp mô hình hóa ngữ cảnh, tăng khả năng prompt và cải thiện hiệu suất phân đoạn.
   Đọc thêm