Khám phá sức mạnh của phân đoạn ngữ nghĩa trong thị giác máy tính, từ phân tích hình ảnh ở cấp độ pixel đến các ứng dụng AI thực tế như chăm sóc sức khỏe và tự động hóa.
Phân đoạn ngữ nghĩa là một kỹ thuật quan trọng trong thị giác máy tính liên quan đến việc phân loại từng pixel trong một hình ảnh thành một lớp cụ thể. Không giống như phát hiện đối tượng, xác định và định vị các đối tượng bằng các hộp giới hạn, phân đoạn ngữ nghĩa cung cấp sự hiểu biết chi tiết ở cấp độ pixel về nội dung của hình ảnh. Kỹ thuật này rất cần thiết cho các ứng dụng đòi hỏi sự hiểu biết chính xác về cảnh, trong đó việc biết ranh giới và danh mục chính xác của tất cả các đối tượng trong một hình ảnh là rất quan trọng.
Phân đoạn ngữ nghĩa phân loại mọi pixel trong hình ảnh, gán cho nó một lớp hoặc danh mục được xác định trước. Ví dụ, trong hình ảnh cảnh đường phố, các pixel đại diện cho ô tô, người đi bộ, đường và tòa nhà sẽ được gán cho các lớp tương ứng của chúng. Quá trình này tạo ra một bản đồ phân đoạn trong đó màu của mỗi pixel tương ứng với một lớp cụ thể, cung cấp sự hiểu biết chi tiết và toàn diện về cảnh. Mức độ chi tiết này rất cần thiết cho các ứng dụng cần ranh giới đối tượng chính xác và mối quan hệ không gian.
Phân đoạn ngữ nghĩa thường được so sánh với các kỹ thuật phân đoạn khác, chẳng hạn như phân đoạn thể hiện và phân đoạn toàn cảnh . Trong khi phân đoạn ngữ nghĩa phân loại từng pixel thành một danh mục mà không phân biệt giữa các thể hiện riêng lẻ của cùng một lớp, phân đoạn thể hiện tiến xa hơn một bước bằng cách phân biệt từng thể hiện của một đối tượng. Ví dụ, phân đoạn thể hiện sẽ xác định từng chiếc ô tô trong một hình ảnh là một thực thể riêng biệt, trong khi phân đoạn ngữ nghĩa chỉ đơn giản là dán nhãn tất cả các pixel ô tô là thuộc về lớp "ô tô". Phân đoạn toàn cảnh kết hợp cả hai cách tiếp cận, cung cấp sự hiểu biết toàn diện về cảnh bằng cách phân loại từng pixel và phân biệt các thể hiện đối tượng riêng lẻ.
Phân đoạn ngữ nghĩa có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, nâng cao khả năng của các hệ thống AI trong các tình huống thực tế. Sau đây là hai ví dụ cụ thể:
Trong xe tự lái , phân đoạn ngữ nghĩa được sử dụng để diễn giải chính xác môi trường. Bằng cách phân loại từng pixel trong hình ảnh do camera của xe chụp, hệ thống có thể xác định đường, vỉa hè, xe khác, người đi bộ và biển báo giao thông. Sự hiểu biết chi tiết về bối cảnh này cho phép xe điều hướng an toàn và đưa ra quyết định sáng suốt theo thời gian thực. Ví dụ, hệ thống có thể phân biệt giữa đường và vỉa hè, đảm bảo xe đi đúng đường.
Phân đoạn ngữ nghĩa đóng vai trò quan trọng trong hình ảnh y khoa bằng cách hỗ trợ chẩn đoán chính xác và lập kế hoạch điều trị. Ví dụ, trong phân tích MRI hoặc CT, phân đoạn ngữ nghĩa có thể được sử dụng để xác định và phân định các mô, cơ quan và bất thường khác nhau như khối u. Bằng cách phân loại từng pixel thành các danh mục như mô khỏe mạnh, khối u hoặc các cơ quan cụ thể, bác sĩ có thể thu được thông tin chính xác về kích thước, hình dạng và vị trí của các cấu trúc khác nhau. Phân đoạn chi tiết này giúp chẩn đoán chính xác, lập kế hoạch phẫu thuật và theo dõi tiến triển của bệnh.
Phân đoạn ngữ nghĩa phụ thuộc rất nhiều vào các mô hình học sâu, đặc biệt là Mạng nơ-ron tích chập (CNN) . Các mô hình này được đào tạo trên các tập dữ liệu hình ảnh lớn, trong đó mỗi pixel được gắn nhãn với lớp tương ứng. Quá trình đào tạo bao gồm việc điều chỉnh các tham số của mô hình để giảm thiểu sự khác biệt giữa bản đồ phân đoạn dự đoán và thực tế.
Mạng tích chập hoàn toàn (FCN) : FCN là một kiến trúc phổ biến cho phân đoạn ngữ nghĩa. Chúng mở rộng CNN truyền thống bằng cách thay thế các lớp được kết nối hoàn toàn bằng các lớp tích chập, cho phép mạng đưa ra bản đồ phân đoạn có cùng kích thước với hình ảnh đầu vào.
U-Net : Ban đầu được phát triển để phân đoạn hình ảnh y sinh, U-Net là một kiến trúc được sử dụng rộng rãi khác. Nó có cấu trúc mã hóa-giải mã với các kết nối bỏ qua giúp bảo toàn các chi tiết nhỏ trong bản đồ phân đoạn. U-Net đã chứng minh được hiệu quả trong nhiều ứng dụng khác nhau do khả năng nắm bắt cả ngữ cảnh và định vị chính xác.
DeepLab : Các mô hình DeepLab sử dụng các phép tích chập atrous và các trường ngẫu nhiên có điều kiện (CRF) để đạt được kết quả phân đoạn chính xác. Các phép tích chập atrous cho phép có trường nhìn rộng hơn mà không làm tăng số lượng tham số, trong khi CRF tinh chỉnh các ranh giới phân đoạn. Các mô hình DeepLab được biết đến với độ chính xác cao và được sử dụng trong nhiều ứng dụng đòi hỏi phải hiểu chi tiết về cảnh.
Một số công cụ và khuôn khổ hỗ trợ phát triển và triển khai các mô hình phân đoạn ngữ nghĩa. TensorFlow và PyTorch là các khuôn khổ học sâu phổ biến cung cấp các khối xây dựng cần thiết để triển khai các mô hình phân đoạn. Ngoài ra, các thư viện như OpenCV cung cấp các chức năng để xử lý hình ảnh và có thể được sử dụng kết hợp với các khuôn khổ học sâu.
Ultralytics YOLO Các mô hình (You Only Look Once), được biết đến với khả năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực, cũng hỗ trợ các tác vụ phân đoạn ngữ nghĩa. Ultralytics HUB đơn giản hóa quy trình hơn nữa bằng cách cung cấp các công cụ để đào tạo và triển khai các mô hình này mà không yêu cầu kiến thức lập trình sâu rộng. Điều này giúp người dùng có thể tận dụng các kỹ thuật phân đoạn nâng cao trên nhiều lĩnh vực khác nhau, cải thiện hiệu quả hoạt động và quy trình ra quyết định.
%25202.png)
%202.png)
