La segmentation des instances fait référence à une tâche de vision par ordinateur qui consiste à identifier et à délimiter chaque objet distinct dans une image, en combinant essentiellement la détection d'objets et la segmentation sémantique. Cela permet au modèle de reconnaître différents objets non seulement en fonction de leur classe, mais aussi en tant qu'entités distinctes, même s'ils appartiennent à la même classe. Contrairement à la segmentation sémantique, qui ne fait que catégoriser les pixels en classes, la segmentation d'instance fait la distinction entre les instances de ces classes.
Pertinence et applications
La segmentation des instances est cruciale dans les scénarios où il est nécessaire de comprendre les objets individuels au sein d'une scène. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que les véhicules autonomes, les soins de santé et l'agriculture en raison de sa capacité à fournir des informations détaillées sur les objets. Dans les véhicules autonomes, la segmentation des instances contribue à la sécurité de la navigation en identifiant et en catégorisant les autres véhicules, les piétons et les obstacles , explore l'IA dans la conduite autonome. Dans le domaine de la santé, elle aide à l'analyse de l'imagerie médicale, comme l'identification des tumeurs en radiologie(IA et radiologie).
Principales différences avec les méthodes de segmentation apparentées
- Détection d'objets: La détection d'objets reconnaît et localise les objets avec des boîtes de délimitation, mais ne fournit pas de détails au niveau des pixels. En savoir plus sur la détection d'objets.
- Segmentation sémantique: Elle attribue chaque pixel à une classe sans faire de distinction entre les instances d'objets. La segmentation par instance étend ce principe en catégorisant séparément chaque objet de la même classe (par exemple, en détectant séparément chaque mouton d'un troupeau).
Exemples concrets
Véhicules autonomes
Dans le cadre du développement des voitures auto-conduites, la segmentation des instances aide à détecter et à différencier les objets sur la route, tels que les autres voitures, les vélos et les piétons. Cette reconnaissance détaillée est fondamentale pour la prise de décision en temps réel et la planification des itinéraires, ce qui améliore à la fois la sécurité et l'efficacité.
Imagerie médicale
La segmentation des instances est employée pour distinguer les structures biologiques qui se chevauchent dans les images médicales. Elle est particulièrement utile dans les tâches de diagnostic complexes, telles que l'identification de tumeurs individuelles dans une image, permettant ainsi une planification et un suivi précis du traitement(Vision AI in healthcare).
Mise en œuvre de la segmentation des instances
Les modèles avancés, comme Ultralytics YOLOv8, proposent des méthodes optimisées pour la segmentation des instances. Ces modèles utilisent des architectures d'apprentissage profond qui sont entraînées sur de grands ensembles de données comme COCO, offrant des améliorations substantielles en termes de précision et d'efficacité. Des outils tels que Ultralytics HUB facilitent le déploiement et la formation de ces modèles, même pour les utilisateurs ayant une expérience minimale du codage.
Exploration plus poussée
Pour ceux qui souhaitent approfondir la segmentation des instances, l'examen de différents ensembles de données et d'architectures peut être bénéfique. Les ressources provenant de plateformes externes offrent souvent un aperçu complet des techniques et des applications de pointe.
La segmentation des instances continue de progresser, avec une recherche et un développement continus qui élargissent son applicabilité et sa précision, ce qui en fait une partie intégrante des solutions modernes de vision par ordinateur basées sur l'IA.
