Когда вы пытаетесь перейти улицу, вы обычно смотрите налево и направо, оцениваете дорожную обстановку, а затем принимаете решение. Всего за несколько миллисекунд ваш мозг может определить приближающиеся автомобили и окружающую обстановку.
Могут ли это сделать машины? До недавнего времени ответ был однозначным - "нет". Однако прогресс в области компьютерного зрения изменил эту картину.
Совсем недавно компания XXII, занимающаяся разработкой компьютерного зрения с использованием искусственного интеллекта, привлекла 22 млн. евро в рамках серии А финансирования. Теперь модели компьютерного зрения могут обнаруживать объекты на изображениях, определять их форму и многое другое.
В любой момент вас окружает бесчисленное множество объектов, и ваши глаза могут определить их границы в трехмерном пространстве. Благодаря сегментации изображений компьютерное зрение не только обнаруживает и маркирует объекты на данном изображении, но и точно очерчивает всю их форму, независимо от их уникальных форм.
Как следует из названия, сегментация изображения лучшими нейросетями предполагает разделение изображения на несколько сегментов.
В этом процессе каждый пиксель изображения ассоциируется с определенным типом объекта. Такая ассоциация позволяет значительно повысить точность и аккуратность в задачах аннотирования изображений, что может быть применено в передовых технологических достижениях.
Поскольку камеры и другие устройства должны все больше и больше воспринимать и интерпретировать окружающую обстановку, сегментация изображений стала важной техникой для обучения этих машин пониманию окружающего мира.
Для чего нужна сегментация изображений?
Сегментация изображений - важнейший аспект исследований в области компьютерного зрения, включающий в себя как алгоритмы обработки изображений, так и методы, основанные на обучении.
Как поддомен цифровой обработки изображений, она направлена на категоризацию связанных областей или сегментов в изображении путем присвоения классных меток, часто основанных на таких характеристиках, как цвет или текстура.
Эта техника, также называемая "классификацией на уровне пикселей", предполагает разделение изображений или видеокадров на несколько сегментов или объектов.
Обнаружение объектов является важным применением сегментации изображений. В то время как распознавание изображений присваивает метки всему изображению, обнаружение объектов определяет их местоположение в пределах ограничительных рамок.
Сегментация изображения обеспечивает более детальный анализ того, что находится внутри изображения. Сначала изображение сегментируется, чтобы определить интересующие объекты. Затем детектор объектов может сфокусироваться на сегментированной области, что повышает точность и ускоряет процесс.
Для обучения системы эффективной классификации и распознаванию визуальных объектов используются наборы данных, созданные вручную или из открытых источников. Это делает сегментацию изображений важнейшим инструментом машинного обучения.
За последние четыре десятилетия было разработано множество методов сегментации, начиная от традиционных алгоритмов компьютерного зрения и сегментации изображений MATLAB до передовых методов глубокого обучения.
С появлением глубоких нейронных сетей (DNN) приложения для сегментации изображений значительно расширились.
Быстрый взгляд на процесс сегментации изображений
Сегментация изображения - это процесс, в котором на вход поступает изображение, а на выходе получается сегментированное изображение. На выходе получается маска или сетка с различными частями, показывающими, к какой категории объектов относится, например, каждый пиксель на изображении.
Существует несколько способов сегментации изображений с использованием специальных характеристик или свойств изображения. Эти свойства лежат в основе традиционных методов сегментации изображений, которые включают в себя методы группировки.
Цвета и контрасты можно использовать как инструменты, помогающие машинам понимать и обрабатывать изображения. Зеленый экран является хорошим примером, поскольку он обеспечивает простой фон, который впоследствии можно легко заменить.
Когда существует большая разница между яркостью объекта и его фона, алгоритмы сегментации изображений могут легко распознать края и границы объекта.
Стандартные методы сегментации изображений, основанные на этих правилах, могут быть просты в использовании, но могут потребовать значительной доработки для индивидуальных сценариев. Кроме того, они могут оказаться недостаточно точными для сложных изображений.
Чтобы повысить их точность и гибкость, современные методы опираются на машинное обучение и глубокое обучение. Сегментация изображений на основе ML учит систему лучше определять критические особенности, и алгоритмы DNN очень эффективны для такого типа сегментации изображений.
Сегментация изображений может быть выполнена с использованием ряда моделей нейронных сетей и алгоритмов. Обычно они состоят из трех основных компонентов:
• Кодер;
• Декодер;
• Пропускные соединения.
Кодер и декодер - две важные части сегментации изображения. Кодер извлекает данные изображения с помощью глубоких и узких фильтров и часто предварительно обучается на таких задачах, как распознавание изображений, чтобы помочь в сегментации.
Тем временем декодер превращает выходной сигнал кодера в маску, которая соответствует исходному изображению. Для повышения точности используются пропускные связи, которые помогают модели распознавать различные размеры признаков.
В компьютерном зрении многие модели сегментации изображений используют комбинацию кодера и декодера, в отличие от классификаторов, в которых используется только первый. Кодер создает скрытое представление входного сигнала, а декодер использует его для построения карт, показывающих расположение каждого объекта на изображении.
Какие типы сегментации изображений существуют?
Существует множество методов сегментации изображения. Однако эти задачи можно разделить на две основные категории и одну новую разновидность.
• Семантическая сегментация
Семантическая сегментация - это техника компьютерного зрения, которая присваивает каждому пикселю изображения метку класса, основанную на семантическом значении.
Это позволяет идентифицировать и классифицировать различные регионы на изображении. Например, на аэрофотоснимке города можно выделить здания, дороги, парки и водоемы, создавая отдельные сегменты для каждого типа. Это позволяет лучше анализировать и понимать местность.
Однако семантическая сегментация может быть нечеткой, когда несколько экземпляров объединяются в одну категорию, например, вся толпа на оживленной улице определяется как "люди". В результате семантическая сегментация не дает полной информации о сложных изображениях.
• Сегментация объектов
Сегментация объектов - это метод, который классифицирует пиксели по отдельным встречам элемента, а не по классам объектов. Эти алгоритмы сосредоточены на разделении сравнимых или пересекающихся областей на основе границ объектов без определения класса, к которому принадлежит каждая область.
Например, сегментация по экземплярам может различать лейкоциты, эритроциты и раковые клетки в образце крови. Этот подход помогает понять распределение и взаимодействие объектов в сложных сценах.
• Паноптическая сегментация
Паноптическая сегментация - это передовой метод компьютерного зрения, который сочетает семантическую сегментацию и сегментацию по экземплярам для классификации каждого пикселя на изображении, различая при этом объекты одного типа. Его цель - обеспечить полное понимание изображения, классифицируя каждый пиксель и одновременно различая отдельные экземпляры одного класса.
Например, на изображении оживленной детской площадки паноптическая сегментация классифицирует траву, качели, скамейки и детей, а также идентифицирует и разделяет каждого человека, даже если он является частью группы. В результате можно получить детальное и последовательное представление всей сцены.
Паноптическая сегментация имеет решающее значение для приложений, требующих больших объемов данных, таких как самодвижущиеся автомобили, которые используют передачу изображений в режиме реального времени и алгоритмы паноптической сегментации для навигации и принятия обоснованных решений на дороге.
Исследование различных методов сегментации изображений
Для выполнения сегментации изображений существует множество методов, начиная от традиционных и заканчивая более нетрадиционными подходами.
Каждый метод имеет свой набор достоинств и недостатков, но в конечном итоге предлагает свой способ получения конечного результата для изображения или видео.
• Порог
Пороговая обработка - это метод, используемый для разделения изображения на различные категории на основе уровней интенсивности пикселей.
Выбирая пороговое значение, эта техника преобразует полутоновое изображение в двоичное, где пиксели со значениями интенсивности больше порога классифицируются как 1, а те, что меньше порога, классифицируются как 0.
Например, пороговое преобразование можно использовать для выделения текста из фона документа. Выбрав пороговое значение между интенсивностью текста и фона, можно легко отделить текст от фона, что облегчает анализ или применение алгоритмов распознавания текста.
• Сегментация на основе регионов
Сегментация на основе регионов подразумевает разделение изображения на различные области на основе сходства свойств, таких как цвет или текстура. Каждая область идентифицируется алгоритмом с помощью начальной точки и может быть расширена или объединена с другими областями.
Алгоритм классифицирует соседние пиксели, имеющие общие черты, в одну категорию. Процесс продолжается до тех пор, пока все изображение не будет сегментировано.
Например, алгоритм сегментации на основе регионов может быть использован в медицинском изображении для разделения таких органов, как печень, почки и сердце. Его также можно использовать в изображениях естественных сцен, например, в пейзажных фотографиях, чтобы отделить небо от земли.
• Сегментация на основе краев
Сегментация по краям - это метод обработки изображений, который позволяет отделить края объектов на изображении. Этот метод использует алгоритмы определения краев для обнаружения резких изменений цвета или интенсивности между соседними пикселями, которые указывают на границы объекта.
Например, алгоритм сегментации по краям можно использовать для обнаружения краев зданий на фотографии городского пейзажа. Определив края, алгоритм может отделить здания от фона и создать более детальное изображение с четкими границами объектов.
Для обнаружения краев используются специальные фильтры, которые вычисляют градиенты изображения в координатах x и y. Алгоритм обнаружения краев Canny является распространенной техникой, используемой для обнаружения краев.
• Сегментация на основе кластеров
Сегментация на основе кластеров - это метод обработки изображений, который группирует пиксели на основе схожих свойств, таких как цвет, интенсивность или текстура. Алгоритмы кластеризации помогают идентифицировать неясные данные в изображениях, разделяя элементы данных и группируя похожие элементы в кластеры. Эта техника широко используется в современных методах сегментации изображений.
Системы кластеризации, такие как алгоритм кластеризации K-means, не требуют контроля и классифицируют пиксели с похожими характеристиками в один сегмент, создавая достаточно хорошие сегменты за короткое время.
Например, на изображении корзины с фруктами сегментация на основе кластеров может сгруппировать похожие пиксели в кластеры, которые соответствуют различным типам фруктов на основе цвета и текстуры. Выделив эти кластеры, становится проще подсчитать количество фруктов каждого типа или проанализировать общее цветовое распределение фруктов.
• Сегментация водоразделов
Сегментация водоразделов - это метод обработки изображений, при котором снимки рассматриваются как топографические карты. Яркость пикселя на изображении представляет собой высоту местности. Алгоритм анализирует изображения как топографическую карту и группирует пиксели с одинаковым значением серого цвета.
Он идентифицирует линии хребтов и котловин, разделяя изображения на различные участки на основе высоты пикселей. Эта техника полезна при обработке медицинских изображений, например, при МРТ-сканировании, поскольку она помогает обнаружить различия в более светлых и более темных участках для постановки диагноза.
• Сегментация на основе глубокого обучения
Методы глубокого обучения изменили сегментацию изображений, внедрив высокоточные и эффективные методы. Конволюционные нейронные сети (КНС) сыграли значительную роль в этом преобразовании.
CNN применяют иерархический подход к обработке изображений, используя несколько слоев фильтров для извлечения высокоуровневых характеристик из входного изображения. Эта техника привела к значительному прогрессу в сегментации изображений, позволяя точно определять различные объекты на изображении.
Исследование приложений и примеров использования сегментации изображений
Сегментация изображений находит применение в различных областях, таких как робототехника, диагностическая визуализация, автономные транспортные средства и интеллектуальная аналитика наблюдения.
Ниже приведены примеры наиболее распространенных реальных применений сегментации изображений.
• Творческий инструмент
Существует множество способов, с помощью которых сегментация изображений может помочь в создании уникального и инновационного контента. Если вам нужен инструмент для редактирования фотографий или видео, вы можете использовать сегментацию изображений для улучшения своей работы.
Выделив определенные области изображения, вы можете применить целевые эффекты, например, размыть фон, чтобы сделать резче передний план, или создать наклейки из вырезанных областей. Сегментация изображения также позволяет разрабатывать "пробные" варианты, позволяющие пользователям попробовать различные товары перед их покупкой.
• Робототехника
Сегментация изображений полезна в различных областях, включая сервисную, промышленную и сельскохозяйственную робототехнику. Она помогает роботам обнаруживать объекты, понимать окружающую обстановку и взаимодействовать с объектами, используя визуальные ориентиры.
Роботы могут выполнять такие задачи, как подбор объектов для переработки, автономная навигация, одновременная локализация и картирование. Например, сегментация объектов помогает в роботизированном захвате, а автономная навигация требует идентификации и обхода препятствий.
• Медицинская визуализация и диагностика
Сегментация изображений может быть эффективным методом на начальных этапах диагностики и лечения различных заболеваний, для которых требуются медицинские изображения.
Сегментация может помочь отделить важные пиксели органов, поражений и других особенностей, которые необходимо точно идентифицировать. Сегментация играет жизненно важную роль в быстром и точном обнаружении жизнеспособных злокачественных объектов на медицинских изображениях.
Некоторые примеры сегментации медицинских изображений включают сегментацию рентгеновских снимков, сегментацию органов при компьютерной томографии, магнитно-резонансной томографии, ультразвуковых исследований, сегментацию опухолей мозга, сегментацию коронарных артерий, цифровых патологических клеток, изображений сетчатки глаза и аннотацию хирургического видео.
• Умные города
Сегментация изображений - это мощный инструмент для автоматизации наблюдения за людьми, дорожным движением и преступностью в режиме реального времени с помощью камер видеонаблюдения.
С помощью системы наблюдения на основе нейросетей можно быстрее сообщать о преступлениях, своевременно оказывать скорую помощь при дорожно-транспортных происшествиях, а также оперативно ловить и взыскивать штрафы за превышение скорости.
Сегментация изображений имеет конкретные применения, такие как обнаружение пешеходов, управление толпой на мероприятиях, управление парковкой, обнаружение номерных знаков, контроль состояния дорог и видеонаблюдение.
• Автономные автомобили
Самоуправляемые автомобили в значительной степени полагаются на сегментацию изображений для навигации по окружающей среде. Семантическая сегментация и сегментация экземпляров используются для того, чтобы помочь этим автомобилям определить дорожные модели и другие транспортные средства для плавного и безопасного движения.
Сегментация изображений нейросетями также может использоваться для обнаружения сегментации экземпляров автомобилей и пешеходов, пригодных для движения поверхностей, выбоин, сегментации дорожных знаков и сигналов, а также объектов, оставленных пассажирами.
Эти приложения могут повысить безопасность и эффективность самоуправляемых автомобилей и сделать их более пригодными для использования населением.
Сегментация изображений помогает разбить изображение на значимые части и проанализировать сцену более детально. Она помогает определить и понять очертания и формы объектов на изображении. Последние достижения в области методов сегментации изображений и экземпляров позволили добиться значительного прогресса, что дало возможность разработать реальные приложения в различных отраслях.
Способность без особых усилий выполнять то, что вы делаете глазами, является переломным моментом в технологии искусственного интеллекта нейросетей.
Еще советуем:
