Segmentazione semantica nella visione artificiale: una panoramica completa
Nei sistemi di visione artificiale, la segmentazione semantica è un problema difficile. Per affrontare questo problema, sono state sviluppate una varietà di tecnologie, tra cui automobili autonome, interfacce uomo-computer, robot, ricerca medica, agricoltura e così via. Molte di queste strategie si basano sul paradigma del deep learning , che si è dimostrato abbastanza efficace.
Nel grande schema delle cose, la segmentazione semantica è uno dei compiti di alto livello che porta alla comprensione completa della scena. Il fatto che un numero crescente di applicazioni si basi sull’inferenza della conoscenza dalle immagini sottolinea l’importanza della comprensione della scena come problema chiave della visione artificiale.
Prima di entrare nel vivo della questione, definiamo la segmentazione semantica .
La segmentazione semantica mira a raggruppare i pixel in modo significativo. I pixel appartenenti a una strada, persone, automobili o alberi, ad esempio, devono essere raggruppati separatamente. Di conseguenza, la segmentazione semantica esegue la classificazione pixel per pixel, ad esempio rilevando se un pixel appartiene a un pedone, a un’auto o a una strada percorribile.
Set di dati di segmentazione delle immagini
Per migliorare e diventare più affidabili, i modelli di machine learning (ML) e di visione artificiale devono essere esposti a una grande quantità di dati di addestramento . Non è sempre pratico, praticabile o conveniente annotare centinaia di migliaia di immagini da soli o con un team. Inoltre, sarà quasi sicuramente necessario riqualificare il modello se le sue prestazioni non soddisfano i requisiti del progetto.
In tal caso, potresti aver bisogno di ulteriori dati di formazione e test e dovrai esternalizzare un’attività professionale per aiutarti in questo e Anolytics.ai può offrire questi servizi a basso costo e di alta qualità. Oltre a questo, Cogito è anche una nota società di etichettatura dei dati specializzata nell’annotazione di immagini per applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico che utilizzano la segmentazione semantica.
Segmentazione semantica di strutture popolari
Dopo l’enorme successo nella competizione “ImageNet” , la comunità CV ha sviluppato costantemente applicazioni per reti neurali convoluzionali profonde su compiti sempre più impegnativi, come l’identificazione di oggetti, la segmentazione semantica, il rilevamento di punti chiave, la segmentazione panottica e così via.
Un leggero adeguamento ai modelli di classificazione all’avanguardia (SOTA) ha dato il via all’evoluzione delle reti di segmentazione semantica. I tradizionali livelli completamente connessi all’estremità di queste reti sono stati sostituiti con livelli convoluzionali 1×1 ed è stata aggiunta una convoluzione trasposta (interpolazione seguita da una convoluzione) come ultimo livello da proiettare alla dimensione di input originale.
Queste reti fondamentali completamente convolutive sono state le prime reti di segmentazione semantica (FCN) efficaci. U-Net ha compiuto il prossimo grande passo avanti incorporando topologie encoder-decodificatore con connessioni residue, che hanno portato a mappe di segmentazione più fini e nitide. Queste importanti nozioni architettoniche furono seguite da una marea di modifiche minori, risultando in un numero sbalorditivo di strutture, ciascuna con una propria serie di vantaggi e svantaggi.
I punti più critici da ricordare
La segmentazione semantica fa un ulteriore passo avanti raggruppando segmenti di immagine che sono rappresentativi della stessa classe di oggetti. Di conseguenza, l’immagine è suddivisa in diverse sezioni, consentendo ai modelli di machine learning di interpretare e anticipare i dati di input in modo più accurato. Speriamo che questo saggio ti abbia fornito una migliore comprensione dell’argomento. Non esitare a contattarci se hai bisogno di ulteriori informazioni in qualsiasi fase durante il processo di annotazione.
Raccomandazioni
La segmentazione semantica manuale può essere eseguita con un pennello o un poligono. Alcuni programmi includono una varietà di scelte per modificare la forma e le dimensioni del pennello per accelerare il processo, tuttavia, i poligoni vengono spesso utilizzati per ottenere una migliore precisione.
Quando è fondamentale sapere quante unità di un determinato elemento sono presenti, la segmentazione dell’istanza (o “consapevole dell’istanza”) può essere migliore. Viene utilizzato lo stesso approccio di segmentazione panottica, ma ogni istanza ha la propria classe e colore.
Per semplificare la segmentazione delle cose vicine, diversi strumenti consentono di disegnare sopra o sotto le maschere esistenti. Ciò impedisce la perdita di pixel durante la transizione e rende la progettazione della seconda maschera un gioco da ragazzi.
