Segmentazione Semantica

La segmentazione semantica è una tecnica di visione artificiale che consiste nel suddividere un’immagine in più segmenti, dove a ciascun pixel viene assegnata un’etichetta di classe che rappresenta un oggetto o una regione del mondo reale. Diversamente dalla classificazione generale delle immagini, che assegna un’unica etichetta all’intera immagine, la segmentazione semantica offre una comprensione più dettagliata etichettando ogni pixel, permettendo alle macchine di interpretare la posizione precisa e i confini degli oggetti all’interno di un’immagine.

Alla base, la segmentazione semantica aiuta le macchine a comprendere “cosa” c’è in un’immagine e “dove” si trova a livello di pixel. Questo livello di analisi granulare è essenziale per applicazioni che richiedono una localizzazione e un riconoscimento precisi degli oggetti, come la guida autonoma, l’imaging medico e la robotica.

Come Funziona la Segmentazione Semantica?

La segmentazione semantica opera utilizzando algoritmi di deep learning, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN), per analizzare e classificare ogni pixel di un’immagine. Il processo comprende diversi componenti chiave:

1. Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Reti neurali specializzate per elaborare dati con topologia a griglia, come le immagini. Estraggono feature gerarchiche dalle immagini, dai bordi di basso livello fino agli oggetti di alto livello.
2. Layer Convoluzionali: Applicano operazioni di convoluzione per rilevare caratteristiche su dimensioni spaziali.
3. Architettura Encoder-Decoder: I modelli usano spesso un encoder (fase di downsampling) per ridurre le dimensioni spaziali e catturare le feature, e un decoder (fase di upsampling) per ricostruire l’immagine alla risoluzione originale, producendo una mappa di classificazione pixel-wise.
4. Skip Connection: Collegano i layer dell’encoder a quelli corrispondenti del decoder, preservando l’informazione spaziale e combinando feature di basso e alto livello per risultati più accurati.
5. Feature Map: Generate mentre l’immagine passa attraverso la CNN, rappresentano vari livelli di astrazione per il riconoscimento di pattern.
6. Classificazione dei Pixel: Il risultato finale è una feature map con le stesse dimensioni spaziali dell’input, dove l’etichetta di classe di ogni pixel viene determinata applicando una funzione softmax tra le classi.

Modelli di Deep Learning per la Segmentazione Semantica

1. Fully Convolutional Networks (FCN)

• Apprendimento End-to-End: Addestrate per mappare direttamente le immagini di input alle uscite di segmentazione.
• Upsampling: Utilizzano layer trasposti (deconvoluzionali) per upsamplare le feature map.
• Skip Connection: Combinano informazioni grossolane di alto livello con dettagli fini di basso livello.

2. U-Net

• Architettura Simmetrica: Forma a U con uguale numero di step di downsampling e upsampling.
• Skip Connection: Collega i layer dell’encoder e del decoder per una localizzazione precisa.
• Richiede Meno Immagini di Addestramento: Efficace anche con pochi dati di training, ideale per applicazioni mediche.

3. Modelli DeepLab

• Convoluzione Atrous (Dilatata): Espande il campo recettivo senza aumentare i parametri o perdere risoluzione.
• Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP): Applica più convoluzioni atrous con diversi tassi di dilatazione in parallelo per il contesto multiscala.
• Conditional Random Fields (CRF): Utilizzati nel post-processing (nelle prime versioni) per affinare i confini.

4. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

• Modulo Pyramid Pooling: Cattura informazioni a diverse scale globali e locali.
• Estrazione di Feature Multiscala: Riconosce oggetti di dimensioni variabili.

Annotazione dei Dati e Addestramento

Annotazione dei Dati

• Strumenti di Annotazione: Tool specializzati per creare maschere di segmentazione con etichette pixel-wise.
• Dataset:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Sfide: L’annotazione è laboriosa e richiede alta precisione.

Processo di Addestramento

• Data Augmentation: Rotazioni, scalature, flip per aumentare la diversità dei dati.
• Funzioni di Loss: Cross-entropy pixel-wise, coefficiente Dice.
• Algoritmi di Ottimizzazione: Adam, RMSProp e altri ottimizzatori basati su discesa del gradiente.

Applicazioni e Casi d’Uso

1. Guida Autonoma

• Comprensione della Strada: Distingue strade, marciapiedi, veicoli, pedoni e ostacoli.
• Elaborazione in Tempo Reale: Fondamentale per decisioni immediate.

Esempio:
Le mappe di segmentazione permettono ai veicoli autonomi di identificare le aree percorribili e navigare in sicurezza.

2. Imaging Medico

• Rilevamento Tumori: Evidenzia aree maligne in immagini MRI o TAC.
• Segmentazione di Organi: Aiuta nella pianificazione chirurgica.

Esempio:
Segmentazione di diversi tipi di tessuto nelle immagini cerebrali per la diagnosi.

3. Agricoltura

• Monitoraggio della Salute delle Colture: Identifica piante sane e malate.
• Classificazione dell’Uso del Suolo: Distingue tipi di vegetazione e coperture.

Esempio:
Le mappe di segmentazione aiutano gli agricoltori a gestire irrigazione o controllo dei parassiti.

4. Robotica e Automazione Industriale

• Manipolazione di Oggetti: Consente ai robot di riconoscere e manipolare oggetti.
• Mappatura dell’Ambiente: Aiuta nella navigazione.

Esempio:
I robot in produzione segmentano e assemblano parti con alta precisione.

5. Analisi di Immagini Satellitari e Aeree

• Classificazione della Copertura del Suolo: Segmenta foreste, specchi d’acqua, aree urbane, ecc.
• Valutazione dei Disastri: Analizza aree colpite da calamità naturali.

Esempio:
Segmentazione delle zone alluvionate da immagini aeree per la pianificazione delle emergenze.

6. Automazione AI e Chatbot

• Comprensione Visiva della Scena: Migliora i sistemi AI multimodali.
• Applicazioni Interattive: App AR sovrappongono oggetti virtuali in base alla segmentazione.

Esempio:
Gli assistenti AI analizzano foto inviate dagli utenti e forniscono aiuto pertinente.

Collegamento tra Segmentazione Semantica, Automazione AI e Chatbot

La segmentazione semantica potenzia l’AI fornendo una comprensione visiva dettagliata che può essere integrata in chatbot e assistenti virtuali.

• Interazione Multimodale: Combina dati visivi e testuali per interazioni utente naturali.
• Consapevolezza Contestuale: Interpreta le immagini per risposte più accurate e utili.

Esempio:
Un chatbot analizza la foto di un prodotto danneggiato per assistere un cliente.

Concetti Avanzati nella Segmentazione Semantica

1. Convoluzione Atrous

• Vantaggio: Cattura il contesto multiscala, migliora il riconoscimento di oggetti di diverse dimensioni.
• Implementazione: I kernel dilatati introducono spazi tra i pesi, ampliando il kernel in modo efficiente.

2. Conditional Random Fields (CRF)

• Vantaggio: Migliora l’accuratezza dei confini, mappe di segmentazione più nitide.
• Integrazione: Come post-processing o all’interno dell’architettura della rete.

3. Encoder-Decoder con Meccanismi di Attenzione

• Vantaggio: Si concentra sulle regioni rilevanti dell’immagine, riduce il rumore di fondo.
• Applicazione: Efficace in scene complesse e affollate.

4. Uso delle Skip Connection

• Vantaggio: Preserva l’informazione spaziale durante encoding/decoding.
• Effetto: Segmentazione più precisa, soprattutto ai bordi degli oggetti.

Sfide e Considerazioni

1. Complessità Computazionale

• Elevata Richiesta di Risorse: Addestramento ed inferenza intensivi, specialmente per immagini ad alta risoluzione.
• Soluzione: Uso di GPU, ottimizzazione dei modelli per l’efficienza.

2. Requisiti di Dati

• Necessità di Grandi Dataset Annotati: Costoso e dispendioso in termini di tempo.
• Soluzione: Apprendimento semi-supervisionato, data augmentation, dati sintetici.

3. Squilibrio tra le Classi

• Distribuzione Disomogenea delle Classi: Alcune classi possono essere sottorappresentate.
• Soluzione: Funzioni di loss pesate, campionamento.

4. Elaborazione in Tempo Reale

• Problemi di Latenza: Le applicazioni real-time (es. guida) richiedono inferenza rapida.
• Soluzione: Modelli leggeri, compressione del modello.

Esempi di Segmentazione Semantica in Azione

1. Segmentazione Semantica nei Veicoli Autonomi

Processo:

• Acquisizione Immagine: Le telecamere catturano l’ambiente.
• Segmentazione: Assegna etichette di classe a ciascun pixel (strada, veicolo, pedone, ecc.).
• Decision Making: Il sistema di controllo veicolo utilizza queste informazioni per le decisioni di guida.

2. Diagnostica Medica con Segmentazione Semantica

Processo:

• Acquisizione Immagine: Dispositivi di imaging medico (MRI, TAC).
• Segmentazione: I modelli evidenziano le regioni anomale (es. tumori).
• Uso Clinico: I medici usano le mappe per diagnosi e trattamento.

3. Monitoraggio Agricolo

Processo:

• Acquisizione Immagine: I droni acquisiscono immagini aeree dei campi.
• Segmentazione: I modelli classificano i pixel (colture sane, malate, suolo, erbacce).
• Insight Utilizzabili: Gli agricoltori ottimizzano le risorse in base alle mappe di segmentazione.

Ricerca sulla Segmentazione Semantica

La segmentazione semantica è un compito cruciale nella visione artificiale che consiste nel classificare ogni pixel di un’immagine in una categoria. Questo processo è fondamentale per diverse applicazioni come guida autonoma, imaging medico e fotoritocco. Le ricerche recenti hanno esplorato differenti approcci per migliorare accuratezza ed efficienza della segmentazione semantica. Di seguito sono riportati i riassunti di alcuni importanti articoli scientifici sull’argomento:

1. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation

Autori: Mehmet Yildirim, Yogesh Langhe
Pubblicato: 20 aprile 2023

• Presenta un metodo per la segmentazione panottica combinando segmentazione di istanza e semantica.
• Utilizza modelli Mask R-CNN e un modello HTC per affrontare lo sbilanciamento dei dati e migliorare i risultati.
• Ottiene un punteggio PQ di 47.1 sul dataset COCO panoptic test-dev.

Leggi di più

2. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours

Autori: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
Pubblicato: 6 aprile 2021

• Introduce una rete neurale completamente convoluzionale che apprende la segmentazione di istanza da contorni e segmentazione semantica.
• Unisce segmentazione semantica e di istanza per una comprensione unificata della scena.
• Valutata sul dataset CityScapes con diversi studi di ablation.

Leggi di più

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

Autori: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
Pubblicato: 13 novembre 2022

• Esamina i progressi nella segmentazione semantica usando il few/zero-shot learning.
• Discute i limiti dei metodi che dipendono da grandi dataset annotati.
• Evidenzia tecniche che permettono di apprendere da pochi o nessun esempio etichettato.

Leggi di più