Семантическая сегментация: самый полный гайд 2024

Что общего между автономными автомобилями, медицинскими диагностическими системами и спутниковыми снимками Земли?

Ответ прост: все они зависят от способности машин «видеть» и понимать окружающий мир. Чтобы компьютер мог распознать объекты на изображении и отличить небо от дороги, человека от автомобиля или лес от здания, необходимо использовать технологии сегментации изображений. Но как именно машины учатся такому зрению? Тут мы должны вспомнить о семантической сегментации.

Когда и зачем используется семантическая сегментация

Если объяснять в двух словах, то это одна из ключевых задач в области компьютерного зрения, она помогает машинам отличать разные классы объектов и фоновые регионы на изображении.

Для семантической классификации мы выделяем каждый пиксель изображения, при этом каждый сегмент изображения соотносится с определенным классом. Например, на снимке с городским пейзажем модель выделяет здания, дороги, деревья и небо, причисляя каждый пиксель к своему классу. Это помогает машине «видеть» изображение так, как это делает человек, идентифицируя отдельные объекты и области. В результате машина распознает важные контексты на цифровых изображениях: пейзажи, фотографии людей, животных.

В общем и целом, задачи сегментации изображений делятся на три основные группы:

1. Семантическая сегментация: Этот тип сегментации классифицирует каждый пиксель изображения, но не различает разные экземпляры одного и того же объекта. Например, все автомобили на изображении будут отнесены к одной категории «автомобиль», без деления на отдельные экземпляры.

   

2. Instance Segmentation: Она не только определяет класс объекта, но и различает разные экземпляры одного класса. Например, каждый автомобиль на изображении будет выделен как отдельный объект, что особенно важно для задач, связанных с подсчётом и идентификацией объектов.

   

3. Паноптическая сегментация: Метод Panoptic Segmentation объединяет семантическую и Instance сегментацию, предоставляя полное понимание изображения. Паноптическая сегментация распознаёт как отдельные экземпляры объектов, так и не подающиеся подсчету области, такие как небо, земля или океан. Это позволяет более точно и комплексно анализировать сцены.

Зачем нужна качественная разметка для семантической сегментации

Правильно размеченные изображения позволяют моделям эффективно различать объекты и фоны, а также корректно определять границы и классы объектов на изображении. В результате задачи по семантической сегментации улучшают способность систем компьютерного зрения правильно воспринимать визуальную информацию. Это особенно важно в системах автопилота или медицинской диагностике, где малейшая ошибка может привести к трагическим последствиям.

Разметка для семантической сегментации помогает не просто классифицировать объекты, но и точно определить, где именно находится каждый объект, его границы и форма. Это даёт возможность машине понимать, где начинается и заканчивается каждый элемент сцены, что важно для более сложных задач анализа изображения.

Как семантическая сегментация применяется в разных индустриях?

Семантическая сегментация уже сейчас активно используется в различных индустриях:

Автономные автомобили: Технологии автопилота используют семантическую сегментацию для распознавания дорог, пешеходов, транспортных средств. Это помогает автомобилю «видеть» дорожную обстановку и принимать верные решения в реальном времени, минимизируя риски аварий. 

Медицина: Семантическая сегментация используется для обработки медицинских изображений, таких как МРТ или КТ. Она помогает разделить изображение на различные сегменты, соответствующие тканям или органам, что улучшает диагностику и повышает точность медицинских заключений.

В случае рентгеновских или других медицинских снимков, модели сегментации помогают выделить области интереса, такие как опухоли. Анализ медицинских изображений имеет большое значение, так как автоматизирует работу клиницистов. 

Например, Kvasir-SEG — это открытый набор данных с изображениями полипов ЖКТ и соответствующими масками сегментации. Модели, такие как FCB-SwinV2 Transformer для сегментации, разработанные Керром Фицджеральдом и Богданом Матушевским, могут способствовать раннему обнаружению полипов, которые потенциально могут перерасти в рак.

Геоинформационные системы: Анализ спутниковых снимков с помощью семантической сегментации позволяет выделить участки земли, водоемы, лесные массивы, городские территории. Это помогает при создании карт и в мониторинге изменений в окружающей среде.

Агропромышленный комплекс: Дроны с камерами используют семантическую сегментацию для анализа сельскохозяйственных полей. Это помогает фермеру отслеживать состояние посевов, выявлять участки с болезнями или вредителями, тем самым повышая эффективность управления полями.

Поиск изображений по виртуальной базе: Как уже упоминалось, семантическая сегментация — это задача разделения изображения на сегменты, имеющие общие признаки. Это понимание позволяет разрабатывать алгоритмы поиска, которые находят изображения, схожие с исходным, и открывает возможности для создания систем визуального поиска, которые находят изображения на основе содержимого, а не только метаданных или текстовых описаний.

Например, если необходимо найти изображения зданий с определенными архитектурными элементами, алгоритм сегментации выделяет и идентифицирует эти особенности на других изображениях.

Сельское хозяйство: В сельском хозяйстве семантическая сегментация позволяет анализировать состояние посевов на основе изображений с дронов или спутников. Сегментация помогает выделять здоровые и пораженные участки растений, что позволяет фермерам быстро реагировать на угрозы, болезни или вредителей. А еще с помощью сегментации можно оценивать площадь посевов и прогнозировать урожайность, чтобы повысить производительность.

Датасеты и семантическая сегментация: как правильно их использовать

Создание точных моделей для сегментации изображений невозможно без качественных датасетов, в которых каждый пиксель представляет определенный объект или класс. Однако такая сегментация требует намного более детализированных и объемных наборов данных по сравнению с обычными задачами машинного обучения. Здесь важна не только правильная разметка, но и разнообразие данных, особенно когда от модели зависит безопасность, как в случае с автопилотами. Давайте рассмотрим популярные открытые датасеты, используемые для этих целей, и их значение для обучения точных алгоритмов.

Существуют многочисленные открытые датасеты для таких задач, они охватывают разнообразные семантические классы и предоставляющие тысячи примеров с детальными аннотациями. Например, в задаче обучения автопилота распознаванию пешеходов, велосипедов и автомобилей критически важно, чтобы система чётко различала все объекты, иначе возможны аварии или ложные срабатывания. Точность и надёжность здесь имеют решающее значение.

Вот несколько популярных открытых датасетов для сегментации изображений:

• Pascal Visual Object Classes (Pascal VOC): Включает различные классы объектов, ограничивающие рамки и карты сегментации.

• MS COCO: Содержит около 330 000 изображений с аннотациями для задач детекции, сегментации и создания описаний.

• Cityscapes: Ориентирован на городские условия с 5 000 изображениями, 20 000 аннотациями и 30 классами.

Модели семантической сегментации

Для отличных результатов в семантической сегментации архитектура модели играет ключевую роль. Не каждая нейронная сеть способна эффективно выполнять эту задачу. Модели вроде Fully Convolutional Networks (FCN), U-Net и DeepLab были специально разработаны для того, чтобы обрабатывать каждую деталь изображения на уровне пикселей. Давайте посмотрим, как эти модели работают, что отличает их друг от друга и почему они стали ключевыми инструментами для компьютерного зрения.

Fully Convolutional Networks (FCNs)

FCN – это нейронная сеть, разработанная для семантической сегментации, которая использует сверточные слои для извлечения информации о каждом пикселе. В отличие от стандартных CNN, которые используют плоские слои для выдачи единичных меток, FCN заменяет их на свёрточные блоки, извлекая больше данных о изображении.

• Увеличение и уменьшение изображения: По мере накопления свёрточных слоёв размер изображения уменьшается, теряя пространственную и пиксельную информацию. В конце процесса происходит «восстановление» изображения до исходного размера через апсемплинг.

• Макс-пулинг: Этот метод выбирает наибольшие элементы в анализируемой области, сохраняя самые важные признаки для создания карты признаков.

U-Nets

Архитектура U-Net, предложенная в 2015 году, улучшает результаты сегментации по сравнению с FCN. Она включает два компонента: энкодер, который понижает разрешение изображения, и декодер, который восстанавливает его через деконволюцию. U-Net часто используется в медицине для распознавания опухолей.

• Прямые связи: Это важное новшество в U-Net, позволяющее соединять выходные данные одного слоя с другим, не смежным. Оно уменьшает потерю данных при понижении разрешения, повышая точность финального результата.

DeepLab

Модель DeepLab, разработанная Google в 2015 году, использует атриумные свёртки для повышения точности сегментации. Вместо стандартного уменьшения разрешения DeepLab сохраняет больше данных, улучшая результаты через алгоритм CRF, что приводит к более точным маскам сегментации.

Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

PSPNet, представленная в 2017 году, использует модуль пирамидального парсинга для сбора контекстной информации с большей точностью. Архитектура сочетает подход энкодера-декодера с пирамидальным пулингом, что позволяет анализировать более широкий объём данных и улучшать результаты.

Все правила разметки для семантической сегментации

Моделям глубокого обучения обычно требуется огромное количество входных изображений для обучения. Процесс создания датасета включает сбор и разметку этих изображений. При этом в процесс разметки для семантической сегментации обычно входят несколько ключевых этапов:

Этапы работы:

1. Сбор исходных данных (изображений)
   На первом этапе необходимо собрать изображения, которые будут использоваться для обучения модели. Источники и данные могут варьироваться в зависимости от задачи: это могут быть фотографии городских улиц для автопилотов, медицинские снимки или спутниковые фотографии. Качество и разнообразие исходных изображений играют ключевую роль, так как именно они формируют основу для обучающей выборки.

2. Предварительная обработка данных
   Перед тем, как приступить к разметке, изображения часто требуют предварительной обработки. Это может включать изменение размера, нормализацию цветовых параметров, устранение шумов, артефактов и преобразование форматов. Это помогает улучшить качество данных и сделать их подходящими для разметки и машинного обучения.

3. Разметка изображений

   Самый важный этап — это разметка каждого пикселя изображения. Исполнитель вручную выделяет области, которые соответствуют определённым классам (например, человек, автомобиль, здание). Это кропотливый процесс, требующий внимания к деталям, так как от точности аннотаций зависит качество работы будущей модели.

   В некоторых случаях для упрощения разметки применяются полуавтоматические инструменты или алгоритмы, ускоряющие процесс аннотирования. Часто имеет смысл использовать уже существующую модель сегментации, чтобы автоматически разметить изображения, а затем вручную исправить ошибки и дополнить недостающие области.

   Кроме использования предсказаний моделей, можно применять алгоритмы обнаружения границ и другие методы сегментации для предварительной разметки изображения. Далее вручную заполняются пиксели с правильными классами, что помогает сократить объем работы и повысить точность аннотаций.

Используемые инструменты и программное обеспечение

Для облегчения процесса разметки изображений существует множество специализированных инструментов и программных решений, которые помогают аннотировать изображения с высокой точностью.

1. Популярные инструменты для разметки

LabelMe: Это бесплатный и широко используемый инструмент с открытым исходным кодом для разметки изображений. Он позволяет легко аннотировать изображения вручную, создавая полигоны, линии и другие формы для выделения объектов.

VGG Image Annotator (VIA): Ещё одно бесплатное программное решение, которое поддерживает создание аннотаций на уровне пикселей. VIA удобен для быстрой разметки изображений и поддерживает множество форматов.

2. Программные решения для автоматизации
   Современные технологии позволяют автоматизировать часть процесса разметки, что особенно полезно при работе с большими объёмами данных. Программные решения на основе искусственного интеллекта могут предварительно размечать изображения, предлагая аннотации, которые затем проверяются и уточняются вручную.

SuperAnnotate: Эта платформа сочетает возможности автоматической разметки с ручной корректировкой, что значительно ускоряет процесс.

CVAT (Computer Vision Annotation Tool): Популярный инструмент для разметки видео и изображений, который позволяет автоматизировать процессы на основе предобученных моделей, сокращая время аннотирования и повышая точность.

Проблемы семантической сегментации

В случае с семантической сегментацией ее потенциал напрямую зависит от качества разметки данных. От аннотирования быстро изменяющихся сцен до необходимости учитывать культурное и географическое разнообразие данных — разметка представляет собой настоящую головоломку. Давайте посмотрим распространенные проблемы и обсудим, как их обойти.

Аннотирование динамичных сцен

Разметка изображений, особенно в случае семантической сегментации, — это не просто выделение объектов, а создание детализированных карт, где каждый пиксель имеет значение. Но что происходит, когда сцена динамична, а объекты постоянно двигаются?

Аннотирование видеопотоков с перемещающимися автомобилями, пешеходами или изменяющимися условиями освещения становится настоящим вызовом и требует высокой концентрации и точности, поскольку малейшая ошибка в разметке может снизить качество модели. Кроме того, различные ракурсы и сложные взаимодействия объектов усложняют процесс аннотации, делая его трудоемким и подверженным человеческим ошибкам.

Диверсификация данных

В мире семантической сегментации данные — это основа всего, и чем больше разнообразия, тем лучше обучаются модели. Однако сбор и аннотирование изображений из самых разных культурных и географических контекстов — задача не из легких.

Например, как разметить пейзажи городов, отличающиеся архитектурой, дорожными знаками, или растениями? Чем более разнообразны данные, тем сложнее обеспечить постоянство разметки, ведь каждый новый набор может представлять уникальные проблемы — от недостатка четкости изображений до разной степени видимости объектов. Это требует не только опыта, но и глубокого понимания культурных и этнографических особенностей.

Будущее разметки семантической сегментации

Автоматизация, искусственный интеллект, и самообучающиеся модели меняют привычные подходы к разметке данных, делая её быстрее и эффективнее. Но как далеко мы продвинулись? И что нас ждет в будущем? Поговорим о том, как новые технологии влияют на разметку и как они могут преобразить целые индустрии, от медицины до сельского хозяйства.

Автоматизация

Разметка изображений всегда была трудоемкой задачей, но с развитием технологий на помощь приходят модели, обученные на основе искусственного интеллекта. В будущем алгоритмы смогут самостоятельно разметить изображения с минимальной корректировкой со стороны человека.

Но не нужно бояться, это не исключает человека из процесса полностью. Роль специалистов меняется — они становятся скорее кураторами и валидаторами, готовыми вмешаться, если алгоритмы допустят ошибку. Это сэкономит время и ресурсы, а процесс разметки станет еще более эффективным.

От ручной работы к интеллектуальной автоматизации

Будущее семантической сегментации — это полная автоматизация, где человек будет играть значимую роль только на финальных этапах проверки. Новые подходы, такие как использование самообучающихся систем, смогут распознавать и классифицировать объекты с минимальной зависимостью от обучающих данных. 

Искусственный интеллект не только ускорит разметку, но и выведет на новый уровень все направление компьютерного зрения с более умными и интуитивными моделями, которые смогут адаптироваться даже к самым сложным условиям.

Эти технологии не просто помогают бизнесу адаптироваться к будущему, они делают это будущее реальностью. Хотите узнать, как меняются правила игры, прочитать больше про разметку и ее использование для бизнеса? Обратите внимание и на другие наши статьи!