Сегментация — это задача компьютерного зрения, которая заключается в разделении изображения на несколько сегментов, каждый из которых представляет собой объекты интереса. Сегментация может быть бинарной (два класса: объекты интереса и фон) или многоклассовой (более двух классов).
Сегментация является важным инструментом во многих областях, таких как медицина, автомобильная промышленность, дорожное строительство и другие. Примеры задач, которые можно решить с помощью сегментации, включают обнаружение опухолей на изображениях мозга, анализ дорожных поверхностей для выявления дефектов и семантическую сегментацию для анализа содержания изображений.
Одним из подходов к решению задачи сегментации является использование сверточных нейронных сетей (CNN). CNN может обучаться для извлечения признаков из изображения и принимать решения о принадлежности каждого пикселя к определенному классу.
Для достижения высокой точности сегментации можно использовать Fine-tuning и Transfer Learning. Fine-tuning — это метод обучения глубоких нейронных сетей на основе предобученной модели. Вместо обучения модели с нуля, мы берем предобученную модель, которая уже обучена на большом наборе данных, и дообучаем ее на нашем наборе данных. Таким образом, мы можем достичь хорошей точности с меньшим количеством данных и времени обучения.
Transfer Learning — это метод обучения нейронных сетей, который позволяет использовать знания, полученные при решении одной задачи, для решения другой задачи. В случае с сегментацией, мы можем использовать предобученную модель на большом наборе данных, обученную на изображениях, схожих с нашими. Модель будет уметь извлекать признаки из наших изображений и делать правильные выводы.
Для проектирования собственной архитектуры для задачи сегментации можно использовать различные методы, такие как U-Net, Mask R-CNN, SegNet и другие. В основном эти методы используют сверточные слои для извлечения признаков и декодеры для восстановления изображения.
При проектировании собственной архитектуры для сегментации изображений необходимо учитывать несколько важных аспектов:
- Размерность исходных изображений. Необходимо выбрать размерность, которая обеспечивает баланс между качеством и скоростью работы модели. Слишком большие изображения могут привести к слишком высоким затратам на вычисления, а слишком маленькие изображения могут ухудшить качество сегментации.
- Архитектура сети. Для сегментации изображений часто используются сверточные нейронные сети. Основными компонентами таких сетей являются сверточные слои, пулинг-слои и апсемплинг-слои. Необходимо выбрать оптимальное количество слоев и их параметры, чтобы достичь наилучшего качества сегментации.
- Функция потерь. Функция потерь является мерой расхождения между предсказанными и истинными метками пикселей. Для сегментации изображений часто используются функции потерь, основанные на перекрестной энтропии или дайс-коэффициенте. Необходимо выбрать функцию потерь, которая обеспечивает наилучшее качество сегментации.
- Оптимизатор. Оптимизатор является алгоритмом оптимизации параметров сети в процессе обучения. Для сегментации изображений часто используются оптимизаторы, такие как Adam или SGD с моментом. Необходимо выбрать оптимизатор, который обеспечивает быстрое и стабильное обучение модели.
- Аугментации данных. Аугментации данных являются методами искажения исходных изображений, которые могут помочь улучшить качество сегментации. Некоторые из распространенных аугментаций включают поворот, масштабирование, обрезку, изменение яркости и контраста и др. Необходимо выбрать оптимальный набор аугментаций, который обеспечивает наилучшее качество сегментации.
- Размер окна. Размер окна определяет, какие области изображения будут рассматриваться в процессе сегментации.
Для проектирования своей собственной архитектуры сегментации изображений в компьютерном зрении можно использовать следующие подходы:
- Архитектура U-Net
U-Net — это архитектура сверточной нейронной сети, которая была разработана для решения задач сегментации изображений. Она состоит из двух частей: энкодер и декодер. Энкодер выполняет свертку и уменьшение размерности изображения, а декодер выполняет обратную свертку и восстановление размерности изображения.
- Архитектура FCN
FCN — это архитектура полностью сверточной нейронной сети, которая была разработана для решения задач сегментации изображений. Она состоит из сверточных слоев, пулинга и обратной свертки, и она может работать с изображениями различных размеров.
- Архитектура Mask R-CNN
Mask R-CNN — это архитектура, которая была разработана для решения задач сегментации объектов на изображении и обнаружения объектов. Она состоит из сверточных слоев, регионного пропуска, обратной свертки и маскирующего слоя. Она позволяет определять объекты и сегментировать их на изображении.
При проектировании своей собственной архитектуры сегментации изображений важно учитывать несколько факторов, таких как размер и тип данных, доступность обучающих данных, требования к точности и скорости работы модели и т.д. Важно проводить тщательный анализ и тестирование архитектуры, чтобы добиться наилучших результатов.
