Segmentacja semantyczna

Segmentacja semantyczna to technika widzenia komputerowego, która polega na podziale obrazu na wiele segmentów, gdzie każdy piksel w obrazie otrzymuje etykietę klasy reprezentującą rzeczywisty obiekt lub region. W przeciwieństwie do ogólnej klasyfikacji obrazów, która przypisuje jedną etykietę całemu obrazowi, segmentacja semantyczna zapewnia bardziej szczegółowe rozumienie poprzez etykietowanie każdego piksela, umożliwiając maszynom interpretację dokładnego położenia i granic obiektów w obrazie.

W istocie segmentacja semantyczna pomaga maszynom zrozumieć „co” znajduje się na obrazie oraz „gdzie” jest zlokalizowane na poziomie pikseli. Ten szczegółowy poziom analizy jest niezbędny w zastosowaniach wymagających precyzyjnej lokalizacji i rozpoznawania obiektów, takich jak autonomiczna jazda, obrazowanie medyczne czy robotyka.

Jak działa segmentacja semantyczna?

Segmentacja semantyczna działa, wykorzystując algorytmy głębokiego uczenia, w szczególności konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), do analizy i klasyfikacji każdego piksela w obrazie. Proces ten obejmuje kilka kluczowych elementów:

1. Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN): Wyspecjalizowane sieci neuronowe zaprojektowane do przetwarzania danych o topologii siatki, takich jak obrazy. Wydobywają cechy hierarchiczne z obrazów – od niskopoziomowych krawędzi po wysokopoziomowe obiekty.
2. Warstwy konwolucyjne: Stosują operacje konwolucji w celu wykrywania cech w wymiarach przestrzennych.
3. Architektura enkoder-dekoder: Modele często wykorzystują enkoder (ścieżka próbkowania w dół) do redukcji wymiarów przestrzennych i wydobywania cech oraz dekoder (ścieżka próbkowania w górę) do odtwarzania obrazu do oryginalnej rozdzielczości, tworząc mapę klasyfikacji na poziomie pikseli.
4. Połączenia boczne (skip connections): Łączą warstwy enkodera z odpowiadającymi im warstwami dekodera, zachowując informacje przestrzenne i łącząc cechy nisko- i wysokopoziomowe dla dokładniejszych wyników.
5. Mapy cech: Tworzone w trakcie przechodzenia obrazu przez CNN, reprezentują różne poziomy abstrakcji do rozpoznawania wzorców.
6. Klasyfikacja pikseli: Ostateczny wynik to mapa cech o tych samych wymiarach przestrzennych co wejście, gdzie każda etykieta klasy piksela jest określana przez funkcję softmax rozłożoną na klasy.

Modele głębokiego uczenia do segmentacji semantycznej

1. Fully Convolutional Networks (FCN)

• Uczenie end-to-end: Trening polega na bezpośrednim mapowaniu obrazów wejściowych na wyjścia segmentacji.
• Upsampling: Wykorzystuje warstwy transponowane (dekonwolucyjne) do powiększania map cech.
• Połączenia boczne: Łączy informacje ogólne, wysokopoziomowe z precyzyjnymi, niskopoziomowymi detalami.

2. U-Net

• Symetryczna architektura: W kształcie litery U, z równą liczbą kroków próbkowania w dół i w górę.
• Połączenia boczne: Łączy warstwy enkodera i dekodera dla precyzyjnej lokalizacji.
• Mniej danych treningowych: Skuteczny nawet przy ograniczonej liczbie danych, co sprawia, że jest odpowiedni do zastosowań medycznych.

3. Modele DeepLab

• Konwolucja atrous (rozproszona): Zwiększa pole odbioru bez zwiększania liczby parametrów i utraty rozdzielczości.
• Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP): Stosuje wiele konwolucji atrous z różnymi współczynnikami dylatacji równolegle dla kontekstu wieloskalowego.
• Random Fields warunkowe (CRF): Stosowane do post-processingu (we wczesnych wersjach) dla ulepszania granic.

4. Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

• Moduł pyramid pooling: Pozyskuje informacje na różnych skalach globalnych i lokalnych.
• Wieloskalowa ekstrakcja cech: Rozpoznaje obiekty o różnych rozmiarach.

Adnotacja danych i trening

Adnotacja danych

• Narzędzia adnotacji: Wyspecjalizowane narzędzia do tworzenia masek segmentacyjnych z etykietami klasy na poziomie pikseli.
• Zbiory danych:
  • PASCAL VOC
  • MS COCO
  • Cityscapes
• Wyzwania: Adnotacja jest pracochłonna i wymaga wysokiej precyzji.

Proces treningu

• Augmentacja danych: Obrót, skalowanie, odbicie, by zwiększyć różnorodność danych.
• Funkcje straty: Krzyżowa entropia na poziomie pikseli, współczynnik Dice’a.
• Algorytmy optymalizacji: Adam, RMSProp i inne optymalizatory oparte na metodzie spadku gradientu.

Zastosowania i przypadki użycia

1. Autonomiczna jazda

• Rozpoznawanie drogi: Rozróżnia drogi, chodniki, pojazdy, pieszych i przeszkody.
• Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: Kluczowe dla natychmiastowego podejmowania decyzji.

Przykład:
Mapy segmentacji umożliwiają pojazdom autonomicznym identyfikację obszarów jezdnych i bezpieczną nawigację.

2. Obrazowanie medyczne

• Wykrywanie nowotworów: Wskazuje złośliwe regiony na skanach MRI lub CT.
• Segmentacja organów: Wspiera planowanie chirurgiczne.

Przykład:
Segmentacja różnych typów tkanek w obrazowaniu mózgu dla diagnostyki.

3. Rolnictwo

• Monitorowanie zdrowia upraw: Identyfikuje zdrowe i chore rośliny.
• Klasyfikacja użytkowania terenu: Wyróżnia rodzaje roślinności i pokrycia terenu.

Przykład:
Mapy segmentacji pomagają rolnikom kierować nawadnianiem lub zwalczaniem szkodników.

4. Robotyka i automatyzacja przemysłowa

• Manipulacja obiektami: Umożliwia robotom rozpoznawanie i obsługę obiektów.
• Mapowanie otoczenia: Wspiera nawigację.

Przykład:
Roboty w produkcji segmentują i montują części z wysoką precyzją.

5. Analiza obrazów satelitarnych i lotniczych

• Klasyfikacja pokrycia terenu: Segmentuje lasy, zbiorniki wodne, obszary miejskie itd.
• Ocena klęsk żywiołowych: Szacuje obszary dotknięte katastrofami naturalnymi.

Przykład:
Segmentacja stref zalanych na zdjęciach lotniczych do planowania działań ratunkowych.

6. Automatyzacja AI i chatboty

• Zrozumienie scen wizualnych: Wzmacnia systemy AI multimodalnej.
• Aplikacje interaktywne: Aplikacje AR nakładają wirtualne obiekty na podstawie segmentacji.

Przykład:
Asystenci AI analizują zdjęcia przesłane przez użytkownika i udzielają odpowiedniej pomocy.

Połączenie segmentacji semantycznej z automatyzacją AI i chatbotami

Segmentacja semantyczna wzmacnia AI poprzez dostarczenie szczegółowego zrozumienia obrazu, które można zintegrować z chatbotami i asystentami wirtualnymi.

• Interakcje multimodalne: Łączy dane wizualne i tekstowe dla naturalnych interakcji z użytkownikiem.
• Świadomość kontekstu: Interpretuje obrazy dla dokładniejszych i bardziej pomocnych odpowiedzi.

Przykład:
Chatbot analizuje zdjęcie uszkodzonego produktu, aby pomóc klientowi.

Zaawansowane koncepcje w segmentacji semantycznej

1. Konwolucja atrous

• Korzyść: Pozyskuje kontekst wieloskalowy, poprawia rozpoznawanie obiektów o różnych rozmiarach.
• Implementacja: Rozproszone jądra wprowadzają odstępy pomiędzy wagami, efektywnie powiększając jądro.

2. Random Fields warunkowe (CRF)

• Korzyść: Poprawia dokładność granic, ostrzejsze mapy segmentacji.
• Integracja: Jako post-processing lub w ramach architektury sieci.

3. Enkoder-dekoder z mechanizmami uwagi (attention)

• Korzyść: Skupia się na istotnych obszarach obrazu, redukuje szumy tła.
• Zastosowanie: Skuteczne w złożonych, zatłoczonych scenach.

4. Wykorzystanie połączeń bocznych (skip connections)

• Korzyść: Zachowuje informacje przestrzenne podczas kodowania/dekodowania.
• Efekt: Bardziej precyzyjna segmentacja, szczególnie na granicach obiektów.

Wyzwania i aspekty praktyczne

1. Złożoność obliczeniowa

• Wysokie wymagania sprzętowe: Intensywny trening i wnioskowanie, zwłaszcza dla obrazów wysokiej rozdzielczości.
• Rozwiązanie: Wykorzystanie GPU, optymalizacja modeli pod kątem wydajności.

2. Wymagania dotyczące danych

• Potrzeba dużych, oznaczonych zbiorów danych: Kosztowne i czasochłonne.
• Rozwiązanie: Uczenie pół-nadzorowane, augmentacja danych, dane syntetyczne.

3. Niezrównoważenie klas

• Nierówny rozkład klas: Niektóre klasy mogą być niedoreprezentowane.
• Rozwiązanie: Ważone funkcje straty, resampling.

4. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym

• Opóźnienia: Aplikacje czasu rzeczywistego (np. jazda) wymagają szybkiego wnioskowania.
• Rozwiązanie: Lekkie modele, kompresja modeli.

Przykłady segmentacji semantycznej w praktyce

1. Segmentacja semantyczna w pojazdach autonomicznych

Proces:

• Pozyskiwanie obrazu: Kamery rejestrują otoczenie.
• Segmentacja: Przypisuje etykiety klas do każdego piksela (droga, pojazd, pieszy itd.).
• Podejmowanie decyzji: System sterowania pojazdu wykorzystuje te informacje do podejmowania decyzji podczas jazdy.

2. Diagnostyka medyczna z wykorzystaniem segmentacji semantycznej

Proces:

• Pozyskiwanie obrazu: Urządzenia obrazowania medycznego (MRI, CT).
• Segmentacja: Modele wskazują nieprawidłowe obszary (np. guzy).
• Zastosowanie kliniczne: Lekarze wykorzystują mapy do diagnozy i leczenia.

3. Monitorowanie rolnictwa

Proces:

• Pozyskiwanie obrazu: Drony wykonują zdjęcia pól z powietrza.
• Segmentacja: Modele klasyfikują piksele (zdrowe uprawy, chore rośliny, gleba, chwasty).
• Wnioski do działania: Rolnicy optymalizują zasoby na podstawie map segmentacji.

Badania nad segmentacją semantyczną

Segmentacja semantyczna to kluczowe zadanie w widzeniu komputerowym, polegające na klasyfikacji każdego piksela w obrazie do odpowiedniej kategorii. Proces ten ma ogromne znaczenie w różnych zastosowaniach, takich jak autonomiczna jazda, obrazowanie medyczne czy edycja obrazów. Ostatnie badania eksplorują różne podejścia do poprawy dokładności i wydajności segmentacji semantycznej. Poniżej podsumowania wybranych publikacji naukowych na ten temat:

1. Ensembling Instance and Semantic Segmentation for Panoptic Segmentation

Autorzy: Mehmet Yildirim, Yogesh Langhe
Opublikowano: 20 kwietnia 2023

• Przedstawia metodę segmentacji panoptycznej poprzez łączenie segmentacji instancji i semantycznej.
• Wykorzystuje modele Mask R-CNN oraz HTC do rozwiązania problemu niezrównoważenia danych i poprawy wyników.
• Uzyskuje wynik PQ 47,1 na zbiorze COCO panoptic test-dev.

Przeczytaj więcej

2. Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours

Autorzy: Sumanth Chennupati, Venkatraman Narayanan, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Samir A Rawashdeh
Opublikowano: 6 kwietnia 2021

• Przedstawia w pełni konwolucyjną sieć neuronową uczącą segmentacji instancji na podstawie segmentacji semantycznej i konturów instancji.
• Łączy segmentację semantyczną i instancji dla zintegrowanego rozumienia sceny.
• Ewaluacja na zbiorze CityScapes wraz z wieloma analizami ablacyjnymi.

Przeczytaj więcej

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

Autorzy: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
Opublikowano: 13 listopada 2022

• Przegląd postępów w segmentacji semantycznej z wykorzystaniem uczenia few/zero-shot.
• Omówienie ograniczeń metod wymagających dużych oznakowanych zbiorów danych.
• Przedstawienie technik umożliwiających uczenie na podstawie minimalnej liczby lub braku oznakowanych próbek.

Przeczytaj więcej