Руководство по архитектуре U-Net и ее применению

Computer vision — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая сосредоточена на анализе визуальных данных. Она проложила путь ко многим передовым системам, таким как автоматизация процесса проверки продуктов на заводах и помощь беспилотным автомобилям в навигации по дорогам.

Одной из самых известных задач компьютерного зрения является обнаружение объектов. Эта задача позволяет моделям находить и идентифицировать объекты на изображении с помощью ограничивающих рамок. Хотя ограничивающие рамки полезны для различных приложений, они дают лишь приблизительную оценку местоположения объекта.

Однако в таких областях, как здравоохранение, где точность критически важна, сценарии использования ИИ для компьютерного зрения зависят от большего, чем просто идентификация объекта. Часто они также требуют информацию о точной форме и положении объектов.

Именно для этого предназначена задача компьютерного зрения — сегментация. Вместо использования ограничивающих рамок (bounding boxes) модели сегментации обнаруживают объекты на уровне пикселей. С годами исследователи разработали специализированные модели компьютерного зрения для сегментации.

Одна из таких моделей — U-Net. Хотя более новые и продвинутые модели превзошли ее производительность, U-Net занимает важное место в истории компьютерного зрения. В этой статье мы поближе познакомимся с архитектурой U-Net, принципом ее работы, областями применения и тем, как она соотносится с более современными моделями сегментации, доступными сегодня.

Рис. 1. Пример сегментации с использованием модели глубокого обучения U-Net. (Источник)

История сегментации изображений#

Прежде чем погрузиться в то, что представляет собой U-Net, давай сначала лучше разберемся, как эволюционировали модели сегментации изображений.

Изначально компьютерное зрение опиралось на традиционные методы, такие как обнаружение границ, пороговая обработка или выращивание областей, чтобы отделить объекты на изображении. Эти методы использовались для определения границ объектов с помощью граней, разделения областей по интенсивности пикселей и группировки похожих пикселей. Они работали в простых случаях, но часто давали сбой, когда изображения содержали шум, перекрывающиеся фигуры или нечеткие границы.

После роста популярности глубокого обучения в 2012 году исследователи представили концепцию полносверточных сетей (FCN) в 2014 году для таких задач, как семантическая сегментация. Эти модели заменили определенные части сверточной сети, чтобы позволить компьютеру просматривать все изображение целиком за раз, вместо того чтобы разбивать его на более мелкие части. Это позволило модели создавать детальные карты, которые более четко показывают, что находится на изображении.

Рис. 2. Эволюция алгоритмов сегментации на основе глубокого обучения. (Источник)

Опираясь на FCN, модель U-Net была представлена исследователями из Фрайбургского университета в 2015 году. Изначально она была разработана для сегментации биомедицинских изображений. В частности, U-Net создавалась для эффективной работы в ситуациях, когда аннотированных данных мало.

Тем временем более поздние версии, такие как UNet++ и TransUNet, получили обновления, например слои внимания и улучшенное извлечение признаков. Слои внимания помогают модели сфокусироваться на ключевых областях, а улучшенное извлечение признаков позволяет уловить более детальную информацию.

Что такое U-Net и как признаки перемещаются по модели?#

U-Net — это модель глубокого обучения, созданная специально для сегментации изображений. Она принимает изображение на вход и создает маску сегментации, которая классифицирует каждый пиксель в соответствии с объектом или областью, к которой он принадлежит.

Модель получила свое название благодаря U-образной архитектуре. Она состоит из двух основных частей: энкодера, который сжимает изображение и изучает его признаки, и декодера, который разворачивает его обратно до исходного размера. Такая конструкция создает симметричную U-образную форму, которая помогает модели понимать как общую структуру изображения, так и его мелкие детали.

Одной из ключевых особенностей U-Net является использование пропускных связей (skip connections), которые позволяют передавать информацию из энкодера напрямую в декодер. Это означает, что модель может сохранить важные детали, которые могли бы быть потеряны при сжатии изображения.

Обзор архитектуры U-Net#

Вот краткий обзор того, как работает архитектура U-Net:

• Входное изображение: U-Net начинает работу с 2D-изображения, такого как медицинский снимок или спутниковая фотография. Цель состоит в том, чтобы присвоить метку класса каждому пикселю на изображении.
• Даунсемплинг (понижение дискретизации): Изображение проходит через сверточные слои, которые обучаются выделять важные визуальные признаки. По мере прохождения через различные слои разрешение изображения уменьшается, и модель идентифицирует более широкие закономерности.
• Слой «бутылочного горлышка» (bottleneck layer): В центре сети карты признаков достигают своего наименьшего пространственного разрешения, сохраняя при этом высокоуровневые семантические признаки. Проще говоря, это сжатое представление карт признаков является общим контекстом входных данных.
• Апсемплинг (повышение дискретизации): Затем сеть восстанавливает изображение, постепенно увеличивая разрешение. Транспонированные свертки помогают расширить карты признаков обратно до исходного размера.
• Пропускные связи: Карты признаков из пути понижения дискретизации объединяются с картами в пути повышения дискретизации. Это помогает сохранить мелкозернистые пространственные детали при интеграции высокоуровневой контекстной информации.
• Выходной результат — карта сегментации: Финальным результатом является маска сегментации попиксельно, соответствующая размеру входного изображения. Каждый пиксель классифицируется по категории, такой как объект, фон или интересующая область.

Рис. 3. Диаграмма архитектуры U-Net. (Источник)

Понимание разницы между ViT и U-Net#

Изучая U-Net, ты, возможно, задаешься вопросом, чем она отличается от других моделей глубокого обучения, таких как Vision Transformer (ViT), которые также могут решать задачи сегментации. Хотя обе модели способны выполнять схожие задачи, они различаются по своей структуре и способу обработки сегментации.

U-Net работает путем обработки изображений на уровне пикселей через сверточные слои в структуре энкодер-декодер. Она часто используется для задач, требующих точной сегментации, таких как медицинские снимки или сцены для беспилотных автомобилей.

С другой стороны, Vision Transformer (ViT) разбивает изображения на патчи и обрабатывает их одновременно с помощью механизмов внимания. Он использует механизм самовнимания (который позволяет модели взвешивать важность различных частей изображения относительно друг друга), чтобы уловить, как различные части изображения связаны друг с другом, в отличие от сверточного подхода U-Net.

Еще одно важное отличие заключается в том, что ViT обычно требует больше данных для качественной работы, но он отлично справляется с выявлением сложных закономерностей. U-Net, напротив, хорошо работает с меньшими наборами данных, быстрее обучается и часто требует меньше времени на обучение.

Применения модели U-Net#

Теперь, когда у нас есть лучшее представление о том, что такое U-Net и как она работает, давай изучим, как U-Net применялась в различных областях.

Сегментация кровоизлияния в мозг при медицинской визуализации#

U-Net стала надежным методом пиксельной сегментации сложных медицинских изображений, особенно во времена своего расцвета в исследованиях. Она использовалась исследователями для выделения ключевых областей на медицинских сканах, таких как опухоли и признаки внутреннего кровотечения на снимках КТ и МРТ. Этот подход значительно повысил точность диагностики и упростил анализ сложных медицинских данных в исследовательских целях.

Одним из примеров влияния U-Net на исследования в здравоохранении является её использование для идентификации инсульта и кровоизлияния в мозг на медицинских снимках. Исследователи могли использовать U-Net для анализа снимков головы и выделения областей, вызывающих беспокойство, что позволяло быстрее выявлять случаи, требующие немедленного вмешательства.

Рис. 4. Сегментация очагов геморрагического инсульта с использованием 3D U-Net. (Источник)

Сегментация сельскохозяйственных культур#

Еще одна область, где исследователи применяли U-Net, — сельское хозяйство, в частности для сегментации посевов, сорняков и почвы. Это помогает фермерам отслеживать состояние здоровья растений, оценивать урожайность и принимать более обоснованные решения на больших полях. Например, U-Net может отделять посевы от сорняков, делая применение гербицидов более эффективным и сокращая отходы.

Для решения таких проблем, как размытие при движении на снимках с дронов, исследователи усовершенствовали U-Net с помощью методов устранения размытия изображений. Это обеспечивает более четкую сегментацию даже при сборе данных в движении, например во время аэрофотосъемки.

Рис. 5. Отделение культур от сорняков на сельскохозяйственных полях с помощью U-Net. (Источник)

Автономное вождение#

До появления более продвинутых моделей ИИ U-Net играла жизненно важную роль в изучении того, как сегментация может улучшить автономное вождение. В автономных транспортных средствах семантическая сегментация U-Net может использоваться для классификации каждого пикселя на изображении по таким категориям, как дорога, транспортное средство, пешеход и разметка полосы движения. Это обеспечивает автомобилю четкий обзор окружения, помогая в безопасной навигации и эффективном принятии решений.

Рис. 6. Дорожная сцена, где проезжая часть сегментирована с использованием U-Net. (Источник)

Плюсы и минусы U-Net#

Даже сегодня U-Net остается хорошим выбором для сегментации изображений среди исследователей благодаря балансу простоты, точности и адаптивности. Вот некоторые ключевые преимущества, которые выделяют её:

• Адаптируемость к различным типам данных: U-Net была адаптирована для работы с разными типами данных, включая 3D медицинские снимки, спутниковые изображения и даже кадры видео.
• Быстрый вывод при оптимизации: При правильной настройке U-Net может работать эффективно, что делает её подходящей для приложений реального или околореального времени.
• Открытый исходный код и сообщество: U-Net доступна во всех основных библиотеках глубокого обучения и поддерживается большим сообществом разработчиков и исследователей.

Хотя у U-Net много сильных сторон, есть также несколько ограничений, о которых стоит помнить. Вот некоторые факторы для рассмотрения:

• Чувствительность к качеству данных: Производительность U-Net может пострадать из-за низкого качества данных, таких как зашумленные или низкоразрешающие изображения.
• Склонность к переобучению на малых наборах данных: Хотя U-Net хорошо работает с ограниченными данными, она все равно рискует переобучиться, если её правильно не регуляризовать, особенно когда набор данных слишком мал или недостаточно разнообразен.
• Вычислительные ресурсы: U-Net может быть вычислительно затратной, особенно при работе с большими наборами данных, требуя значительных аппаратных ресурсов для обучения.

Основные выводы#

U-Net стала ключевой вехой в эволюции сегментации изображений. Она доказала, что модели глубокого обучения могут показывать точные результаты, используя меньшие наборы данных, особенно в таких областях, как медицинская визуализация.

Этот прорыв проложил путь для более продвинутых приложений в различных сферах. По мере того как компьютерное зрение продолжает развиваться, модели сегментации, такие как U-Net, остаются фундаментальными для способности машин понимать и интерпретировать визуальные данные с высокой точностью.

Хочешь создать собственные проекты в области компьютерного зрения? Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ, и ознакомься с нашими вариантами лицензирования. Узнай, как компьютерное зрение в здравоохранении повышает эффективность, и оцени влияние ИИ в ритейле, посетив страницы наших решений! Присоединяйся к нашему растущему сообществу прямо сейчас!