Phân đoạn ngữ nghĩa

Phân vùng ngữ nghĩa (Semantic segmentation) là một nhiệm vụ cơ bản của thị giác máy tính, liên quan đến việc gán một nhãn lớp cụ thể cho mọi pixel đơn lẻ trong một hình ảnh. Không giống như các phương pháp khác có thể xác định các đối tượng bằng các hộp hoặc gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh, phân vùng ngữ nghĩa tạo ra một bản đồ dày đặc, hoàn hảo đến từng pixel về các danh mục ngữ nghĩa khác nhau hiện có. Điều này cung cấp một sự hiểu biết phong phú, chi tiết về nội dung hình ảnh, vạch ra hình dạng và vị trí chính xác của từng danh mục, chẳng hạn như "đường", "bầu trời", "tòa nhà" hoặc "người". Đây là một kỹ thuật cốt lõi trong các khung cảnh mà việc hiểu ngữ cảnh và bố cục cũng quan trọng như việc xác định các đối tượng riêng lẻ.

Các mô hình và công cụ

Phân vùng ngữ nghĩa (Semantic segmentation) thường sử dụng các mô hình học sâu (deep learning models), đặc biệt là các kiến trúc có nguồn gốc từ Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs).

• Kiến trúc: Các kiến trúc ban đầu phổ biến bao gồm Mạng nơ-ron tích chập hoàn toàn (FCN), thay thế các lớp kết nối đầy đủ trong mạng phân loại bằng các lớp tích chập để xuất ra các bản đồ không gian và U-Net, sử dụng cấu trúc bộ mã hóa-giải mã với các kết nối tắt, làm cho nó đặc biệt hiệu quả để phân tích hình ảnh y sinh. Các kiến trúc có ảnh hưởng khác bao gồm DeepLab, sử dụng tích chập atrous (hoặc giãn nở) để kiểm soát độ phân giải của bản đồ đặc trưng.
• Các mô hình hiện đại: Các mô hình hiện đại như Ultralytics YOLO11 cũng cung cấp các khả năng mạnh mẽ cho các tác vụ phân đoạn khác nhau, cân bằng tốc độ và độ chính xác cho các ứng dụng yêu cầu suy luận theo thời gian thực.
• Nền tảng huấn luyện: Các công cụ như Ultralytics HUB cung cấp các nền tảng để quản lý bộ dữ liệu như bộ dữ liệu COCO Segmentation được sử dụng rộng rãi, huấn luyện các mô hình tùy chỉnh và khám phá các tùy chọn triển khai mô hình.
• Framework: Quá trình phát triển thường sử dụng các framework phổ biến như PyTorch và TensorFlow. Các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu thường được sử dụng để cải thiện tính mạnh mẽ và khả năng khái quát hóa của mô hình. Các thư viện mã nguồn mở như OpenCV và scikit-image cũng cung cấp các công cụ để xử lý và phân tích hình ảnh, bổ sung cho quy trình phân đoạn.

Các Ứng dụng Thực tế

Khả năng hiểu ngữ cảnh chi tiết được cung cấp bởi semantic segmentation là rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực:

• Xe tự hành: Để một chiếc xe tự lái di chuyển an toàn, nó phải hiểu môi trường của nó một cách hoàn toàn. Phân đoạn ngữ nghĩa (Semantic segmentation) được sử dụng để xác định các khu vực có thể lái xe (đường), các khu vực không thể lái xe (vỉa hè, tòa nhà) và vị trí của người đi bộ, người đi xe đạp và các phương tiện khác với độ chính xác ở cấp độ pixel. Điều này cho phép lập kế hoạch đường đi và ra quyết định an toàn hơn. Bạn có thể đọc thêm về vai trò của AI trong xe tự hành.
• Phân tích ảnh y tế: Trong y học, độ chính xác là tối quan trọng. Phân đoạn ngữ nghĩa giúp tự động phân định các cơ quan, khối u, tổn thương và các cấu trúc giải phẫu khác trong các bản quét như MRI và CT. Điều này hỗ trợ các bác sĩ радиologist trong chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và theo dõi tiến triển của bệnh. Tìm hiểu thêm về cách AI được áp dụng trong hình ảnh y tế.
• Phân tích Ảnh Vệ tinh: Đối với các ứng dụng không gian địa lý, phân vùng ngữ nghĩa được sử dụng để phân loại lớp phủ đất từ ảnh vệ tinh. Điều này có thể được sử dụng để quy hoạch đô thị (xác định các tòa nhà, đường xá và không gian xanh), giám sát môi trường (theo dõi nạn phá rừng hoặc các vùng nước) và nông nghiệp chính xác.
• Robot học: Robot sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa để hiểu môi trường hoạt động của chúng, cho phép chúng phân biệt giữa sàn nhà, tường, các đối tượng để tương tác và các chướng ngại vật cần tránh. Điều này rất quan trọng cho các tác vụ điều hướng và thao tác trong các môi trường phức tạp như nhà kho hoặc nhà ở. Tìm hiểu thêm về tích hợp thị giác máy tính trong robot học.

Các Điểm Khác Biệt Chính so với Các Tác Vụ Khác

Điều quan trọng là phân biệt phân vùng ngữ nghĩa (semantic segmentation) với các tác vụ thị giác máy tính liên quan:

• Phân vùng thực thể (Instance Segmentation): Đây là nhiệm vụ liên quan chặt chẽ nhất. Mặc dù cả hai đều thực hiện phân loại ở cấp độ pixel, instance segmentation tiến thêm một bước bằng cách phân biệt giữa các thực thể riêng lẻ của cùng một lớp đối tượng. Ví dụ: trong một hình ảnh có ba chiếc xe, semantic segmentation sẽ chỉ gắn nhãn tất cả các pixel xe hơi là "xe hơi". Ngược lại, instance segmentation sẽ xác định "xe hơi 1", "xe hơi 2" và "xe hơi 3" là các đối tượng riêng biệt.
• Phát hiện đối tượng: Nhiệm vụ này xác định sự hiện diện và vị trí của các đối tượng trong một hình ảnh bằng cách vẽ một hộp giới hạn xung quanh mỗi đối tượng và gán một nhãn lớp. Nó không cung cấp thông tin về hình dạng của đối tượng hoặc những pixel nào thuộc về nó.
• Phân Vùng Toàn Cảnh (Panoptic Segmentation): Nhiệm vụ này có thể được xem như là một sự thống nhất của phân vùng ngữ nghĩa và phân vùng thể hiện. Nó nhằm mục đích cung cấp một sự hiểu biết toàn diện về cảnh bằng cách gán một nhãn lớp cho mọi pixel (như phân vùng ngữ nghĩa) đồng thời xác định duy nhất từng thể hiện đối tượng (như phân vùng thể hiện).