Семантическая сегментация

Семантическая сегментация - это фундаментальная задача компьютерного зрения, которая заключается в присвоении каждому пикселю изображения метки определенного класса. В отличие от других методов, которые могут идентифицировать объекты с помощью ящиков или присвоить одну метку всему изображению, семантическая сегментация создает плотную, идеальную с точки зрения пикселей карту различных семантических категорий. Это дает богатое, детальное понимание содержания изображения, определяя точную форму и местоположение каждой категории, такой как "дорога", "небо", "здание" или "человек". Эта техника является основной в сценах, где понимание контекста и расположения не менее важно, чем идентификация отдельных объектов.

Модели и инструменты

При семантической сегментации часто используются модели глубокого обучения, в частности архитектуры, созданные на основе конволюционных нейронных сетей (CNN).

• Архитектуры: К популярным ранним архитектурам относятся полностью конволюционные сети (FCN), которые заменили полностью связанные слои в классификационных сетях на конволюционные слои для вывода пространственных карт, и U-Net, которая использует структуру кодер-декодер с пропуском связей, что делает ее особенно эффективной для анализа биомедицинских изображений. Среди других влиятельных архитектур - DeepLab, использующая атрозийные (или расширенные) свертки для управления разрешением карт признаков.
• Современные модели: Современные модели, такие как Ultralytics YOLO11, также обеспечивают мощные возможности для решения различных задач сегментации, балансируя между скоростью и точностью для приложений, требующих выводов в режиме реального времени.
• Платформы для обучения: Такие инструменты, как Ultralytics HUB, предлагают платформы для управления наборами данных, такими как широко используемый набор данных COCO Segmentation, обучения пользовательских моделей и изучения вариантов развертывания моделей.
• Фреймворки: В разработке часто используются такие популярные фреймворки, как PyTorch и TensorFlow. Для повышения надежности и обобщения моделей обычно используются такие техники, как увеличение данных. Библиотеки с открытым исходным кодом, такие как OpenCV и scikit-image, также предоставляют инструменты для обработки и анализа изображений, которые дополняют рабочие процессы сегментации.

Применение в реальном мире

Детальное понимание сцены, обеспечиваемое семантической сегментацией, имеет решающее значение во многих областях:

• Автономные транспортные средства: Для безопасной навигации самоуправляемый автомобиль должен полностью понимать окружающую обстановку. Семантическая сегментация используется для определения пригодных для движения участков (дороги), непригодных для движения участков (тротуары, здания), а также местоположения пешеходов, велосипедистов и других транспортных средств с точностью до пикселя. Это позволяет безопаснее планировать путь и принимать решения. Вы можете прочитать больше о роли ИИ в автономных автомобилях.
• Анализ медицинских изображений: В медицине точность имеет первостепенное значение. Семантическая сегментация помогает автоматически определять контуры органов, опухолей, повреждений и других анатомических структур на таких снимках, как МРТ и КТ. Это помогает радиологам в диагностике, планировании лечения и наблюдении за развитием болезни. Узнайте больше о том, как ИИ применяется в медицинской визуализации.
• Анализ спутниковых изображений: Для геопространственных приложений семантическая сегментация используется для классификации почвенно-растительного покрова на спутниковых снимках. Это может быть использовано для городского планирования (определение зданий, дорог и зеленых насаждений), мониторинга окружающей среды (отслеживание вырубки лесов или водных объектов) и точного земледелия.
• Робототехника: Роботы используют семантическую сегментацию для понимания окружающей среды, что позволяет им различать полы, стены, объекты, с которыми можно взаимодействовать, и препятствия, которых нужно избегать. Это очень важно для решения задач навигации и манипулирования в сложных условиях, например на складах или в домах. Узнайте больше об интеграции компьютерного зрения в робототехнику.

Основные отличия от других задач

Важно отличать семантическую сегментацию от смежных задач компьютерного зрения:

• Сегментация экземпляров: Это наиболее тесно связанная задача. Хотя обе задачи выполняют классификацию на уровне пикселей, сегментация экземпляров идет на шаг дальше, различая отдельные экземпляры одного и того же класса объектов. Например, на изображении с тремя автомобилями семантическая сегментация обозначит все пиксели автомобилей просто как "автомобиль". В отличие от этого, сегментация по экземпляру идентифицирует "автомобиль 1", "автомобиль 2" и "автомобиль 3" как отдельные объекты.
• Обнаружение объектов: Эта задача определяет наличие и расположение объектов на изображении, рисуя вокруг каждого из них ограничительную рам ку и присваивая метку класса. Она не предоставляет информации о форме объекта или о том, какие пиксели ему принадлежат.
• Паноптическая сегментация: Эту задачу можно рассматривать как объединение семантической сегментации и сегментации экземпляров. Она направлена на обеспечение комплексного понимания сцены путем присвоения каждому пикселю метки класса (как при семантической сегментации), а также уникальной идентификации каждого объекта (как при сегментации экземпляров).