Сегментация изображения

В настоящее время наилучшие результаты в сегментации изображений достигаются с помощью методов, основанных на машинном обучении. В целом, модели сегментации предоставляют карты сегментации в качестве выходных данных, соответствующих входным данным. Эти карты сегментации обычно состоят из n каналов, где n - количество классов, которые модель должна сегментировать. Каждый из этих n каналов является двоичным, при этом позиции объектов "заселены" единицами, а пустые области - нулями.Нейронные сети, выполняющие сегментацию, обычно используют структуру кодер-декодер, где за кодером следует узкое место, а слои декодера или повторной выборки следуют непосредственно за узким местом. Архитектуры кодер-декодер для семантической сегментации стали популярными с появлением таких архитектур, как SegNet в 2015 году.SegNet предлагает использовать комбинацию сверточных блоков и понижающей дискретизации для создания представления входных данных. Затем декодер реконструирует входные данные для создания карты сегментов, которая выделяет области входных данных и группирует их по классам.Наконец, декодер имеет сигмоидную функцию активации на конце, которая сжимает выходные значения в диапазоне (0,1). Одновременно с SegNet была опубликована еще одна независимая работа по сегментации - U-Net, которая продвинула использование прыжка соединений в глубоком обучении как решение проблемы потери информации в слоях понижающей выборки типичной сети кодер-декодер.Другими словами, карты признаков на разных уровнях кодированных представлений захватываются и объединяются в декодере для формирования карт признаков. Это помогает уменьшить потерю данных из-за агрессивного слияния и понижения дискретизации, как это происходит в блоках архитектуры кодер-декодер.SkipConnections была очень успешной, особенно в области медицинской визуализации, поскольку U-Net показала прорывные результаты в сегментации клеток для диагностики заболеваний.За знаковой сетью U-Net последовала архитектура DeepLab, которая обеспечила передовые результаты в области семантической сегментации. DeepLab использует сложные свертки, которые заменяют простые операции кластеризации и позволяют избежать значительной потери информации из-за понижения дискретизации. Кроме того, многоуровневое извлечение признаков выполняется с помощью AtrousSpatialPyramidPooling, что позволяет обнаружить сегмент независимо от его размера. ЗаключениеВ связи с развитием в области искусственного интеллекта и инновациями в глубоком обучении и нейронных сетях, компьютерное зрение получило сильное развитие в последнее время. Сегментация является важной задачей, решение которой люди пытаются найти различными способами, в том числе с использованием нейронных сетей.Сегментация изображения — это метод, при котором цифровое изображение разбивается на различные подгруппы, называемые сегментами изображения, что помогает уменьшить сложность изображения и упростить дальнейшую обработку или анализ изображения. Сегментация — это присвоение меток пикселям. Всеэлементы изображения или пиксели, принадлежащие к одной и той же категории, имеют общую метку, назначенную им.Сегментация изображений является расширением классификации изображений, где помимо классификации мы выполняем локализацию. Таким образом, сегментация изображения представляет собой надмножество классификации изображений, при этом модель точно определяет, где находится соответствующий объект, очерчивая его границы.Сегментация изображения является важной областью компьютерного зрения. Машины должны разделить визуальные данные на сегменты для обработки, специфичной для сегмента.Таким образом, сегментация изображений находит свое применение в таких важных областях, как робототехника, медицинская визуализация, автономные транспортные средства и интеллектуальная видеоаналитика.Помимо этих приложений, сегментация изображений также используется спутниками на аэрофотоснимках для сегментации дорог, зданий и деревьев.Список литературыБелим С.В., Ларионов С.Б. Алгоритм сегментации изображений, основанный на поиске сообществ на графах // КО. 2016. №6. С. 904-910.Годунов А.И., БаланянС.Т., Егоров П.С.Сегментация изображений и распознавание объектов на основе технологии сверточных нейронных сетей // НиКСС. 2021. №3 (35). С. 62-73.Лукашик Д.В. Анализ современных методов сегментации изображений // Экономика и качество систем связи. 2022. №2 (24). С. 57-65.ТатьянкинВ.М., ДюбкоИ.С. Сегментация изображения // Вестник ЮГУ. 2015. №2 (37). С. 99-101.