Сегментация объектов - это сложная техника компьютерного зрения, которая расширяет возможности обнаружения объектов, не только определяя их наличие и расположение на изображении, но и очерчивая точные границы каждого отдельного экземпляра объекта. Это означает, что сегментация экземпляров может различать несколько объектов одного класса, которые находятся близко друг к другу или перекрываются, предоставляя маску на уровне пикселей для каждого объекта. Такой уровень детализации крайне важен для приложений, требующих точного понимания сцены, таких как автономное вождение, медицинская визуализация и манипулирование роботами.
Основные отличия от родственных терминов
Хотя сегментация экземпляров связана с другими задачами компьютерного зрения, она обладает уникальными возможностями:
- Обнаружение объектов: Обнаружение объектов определяет их наличие и расположение на изображении, обычно используя ограничительные рамки. Однако оно не дает информации о форме или протяженности объектов. Сегментация объектов идет дальше, определяя точные границы каждого объекта.
- Семантическая сегментация: Семантическая сегментация относит каждый пиксель на изображении к определенному классу, по сути, окрашивая все пиксели, принадлежащие к одному классу, в один и тот же цвет. Однако она не различает разные экземпляры одного и того же класса. Например, все автомобили на изображении будут обозначены как "автомобиль", но отдельные машины не будут различаться.
- Паноптическая сегментация: Паноптическая сегментация сочетает в себе семантическую сегментацию и сегментацию по экземплярам, обеспечивая как классификацию на уровне пикселей, так и дифференциацию отдельных экземпляров объектов. В то время как паноптическая сегментация обеспечивает комплексное понимание сцены, сегментация экземпляров фокусируется именно на различении отдельных экземпляров объектов.
Применение в реальном мире
Сегментация объектов используется в различных реальных приложениях, где необходимо точное разграничение объектов:
- Автономное вождение: В самоуправляемых автомобилях сегментация экземпляров помогает идентифицировать и различать отдельные автомобили, пешеходов и другие объекты на дороге. Это очень важно для принятия точных решений при вождении, например, для поддержания безопасной дистанции до других машин или избежания столкновений с пешеходами. Например, система может различать несколько машин в пробке, позволяя автомобилю безопасно ориентироваться в сложных сценариях.
- Медицинская визуализация: Сегментация фрагментов используется для идентификации и сегментирования отдельных клеток, органов или опухолей на медицинских изображениях, таких как МРТ или КТ. Такая точность крайне важна для постановки точного диагноза, планирования лечения и наблюдения за развитием болезни. Например, сегментирование отдельных опухолей на снимке мозга может помочь врачам с большей точностью спланировать лучевую терапию или хирургическое удаление. Узнай больше об искусственном интеллекте в здравоохранении.
Технические познания
Модели сегментации объектов обычно строятся на основе архитектур обнаружения объектов, таких как конволюционные нейронные сети (CNN). Одним из популярных подходов является использование двухэтапного детектора, где на первом этапе предлагаются области интереса (ограничивающие рамки), а на втором этапе эти области уточняются для получения масок на уровне пикселей. Mask R-CNN - известный пример такого подхода, расширяющий модель обнаружения объектов Faster R-CNN путем добавления ветви для предсказания масок сегментации для каждой области интереса (RoI).
Инструменты и фреймворки
Несколько инструментов и фреймворков поддерживают сегментацию экземпляров, делая ее доступной для исследователей и разработчиков:
- TensorFlow и PyTorch: эти популярные фреймворки машинного обучения предоставляют строительные блоки для реализации моделей сегментации экземпляров. Они обеспечивают гибкость и контроль над архитектурой модели и процессом обучения. Узнай больше о TensorFlow и PyTorch.
- Ultralytics YOLO: Модели Ultralytics YOLO , прославившиеся обнаружением объектов в реальном времени, также поддерживают задачи сегментации экземпляров. Эти модели предлагают баланс скорости и точности, что делает их подходящими для приложений реального времени.
- Ultralytics HUB: Эта платформа упрощает процесс обучения и развертывания моделей сегментации экземпляров, позволяя пользователям сосредоточиться на своем конкретном приложении, не увязая в технических деталях реализации модели. Узнай, как ты можешь использовать это с помощью Ultralytics HUB.
Предоставляя подробные маски на уровне пикселей для каждого экземпляра объекта, сегментация экземпляров улучшает способность систем искусственного интеллекта понимать визуальный мир и взаимодействовать с ним, что способствует прогрессу в различных областях.
.png)