Аннотации изображений становятся единственной техникой, которая может обеспечить правильное визуальное восприятие машин с помощью алгоритмов компьютерного зрения. Существуют различные методы, используемые для аннотации изображений, семантическая сегментация - одна из них, используемая для создания обучающих данных для глубокой нейронной сети.

Что такое семантическая сегментация?

Это процесс сегментации каждого пикселя изображения в его области, имеющей семантическое значение с определенной меткой. Семантическая сегментация - очень авторитетный метод глубокого обучения, поскольку он помогает компьютерному зрению легко анализировать изображения, присваивая части семантических определений изображения.

Однако семантическая сегментация изображений очень полезна для глубокого обучения, которое требует дополнительного анализа глубины изображений во время обучения с использованием данных машинного обучения. В то же время это также очень сложно выполнить, поскольку существуют определенные методы, используемые для создания изображений с семантической сегментацией, которые, по сути, помогают машинам обнаруживать и классифицировать объекты в один класс, помогая модели визуального восприятия учиться. с большей точностью для правильных прогнозов при использовании в реальной жизни. Итак, прямо здесь мы обсудим типы семантической сегментации для анализа изображений в глубоком машинном обучении.

ВИДЫ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ

Семантическая сегментация на основе региона

Семантическая сегментация на основе региона в основном используется для сегментации, которая включает извлечение региона и классификацию на основе семантики. В этом типе сегментации, прежде всего, модель выбирает только области произвольной формы, а затем эти области преобразуются в прогнозы на уровне пикселей, чтобы убедиться, что каждый пиксель виден компьютерному зрению.

Фактически, определенный тип структуры используется для выполнения этого в регионах через структуру CNN или R-CNN, которая использует определенный алгоритм поиска для перетаскивания множества возможных предложений раздела из изображения.

И это проходит через CNN, перетаскивая элементы из каждой из этих разных областей. В конце концов, каждая область классифицируется с использованием линейной машины опорных векторов, специфичной для выбранных классов в том же классе, предоставляя подробную информацию о предмете.

R-CNN извлекает два разных типа объектов для каждой области, выбранной моделью. Выбираются фронтальный объект и полная область. И когда эти две функции региона объединяются, в результате чего производительность модели улучшается с такой сегментацией.

Также прочтите: Как аннотировать изображения для глубокого обучения: методы аннотирования изображений

Принимая во внимание, что модели R-CNN могут использовать отличительные особенности CNN и достигать улучшенных характеристик классификации, однако они также ограничены, когда дело доходит до создания точных границ вокруг объекта, влияющих на точность.

Недостатки семантической сегментации на основе региона:

  • Эта функция несовместима с задачей сегментации.
  • Он не содержит достаточно пространственной информации для точного построения границ.
  • И, наконец, составление предложений на основе сегментов занимает много времени, что влияет на конечные результаты.

Полностью сверточная семантическая сегментация на основе сети

CNN в основном используются для компьютерного зрения для выполнения таких задач, как классификация изображений, распознавание лиц, идентификация и классификация повседневных предметов, а также обработка изображений в роботах и ​​автономных транспортных средствах. Он также используется для анализа и классификации видео, семантического анализа, автоматического создания титров, поиска по поисковому запросу, классификации предложений и многого другого.

Полностью обычные сетевые функции создаются с помощью карты, которая преобразует пиксели в пиксели. Однако, в отличие от R-CNN, как обсуждалось выше, предложения по регионам не создаются. Полностью обычные нейронные сети могут использоваться для создания меток для входов для заранее определенных размеров, которые возникают в результате того, что полностью связанные слои фиксируются на их входах.

Хотя FCN могут понимать изображения произвольного размера, и они работают, пропуская входные данные через чередующиеся слои свертки и объединения, и часто конечный результат FCN - это предсказание с низким разрешением, что приводит к относительно неоднозначным границам объектов.

Слабо контролируемая семантическая сегментация

Это одна из наиболее часто используемых моделей семантической сегментации, которая создает большое количество изображений с каждым пиксельным сегментом. Следовательно, создание аннотации каждой из масок вручную занимает не только очень много времени, но и требует значительных затрат.

Поэтому недавно были предложены некоторые слабо контролируемые методы, предназначенные для достижения семантической сегментации с использованием аннотированных ограничивающих рамок. Однако существуют разные методы использования ограничивающих рамок для контролируемого обучения сети и внесения итерационных улучшений в предполагаемое расположение масок.

На самом деле, есть разные методы использования ограничивающих рамок. Этот метод использует ограничивающие прямоугольники для наблюдения за обучением сети и многократного улучшения предполагаемого расположения масок. В зависимости от инструмента маркировки данных ограничивающей рамки объект аннотируется с одновременным устранением шума и точной фокусировкой объекта.

Таким образом, наиболее часто используемый метод семантической сегментации используется в качестве FCN, поскольку он также может быть реализован путем использования предварительно обученной сети и с гибкостью для настройки различных аспектов в соответствии с требованиями сети к вашему проекту.

Как подготовить данные для аннотации семантической сегментации?

Следовательно, чтобы использовать мощную семантическую аннотацию изображений, вам нужно быть готовым с набором данных, который должен гарантировать, что классы в вашем наборе данных имеют примерно одинаковое количество изображений. Здесь классификатор научится лучше всего различать классы, если все классы имеют примерно одинаковый вес для каждого из них.

А если это невозможно, и сам набор данных имеет большие расхождения в представлении классов, следовательно, при обучении классификатора изображения должны быть оценены для достижения более согласованного представления.

Но на изображениях слишком много заусенцев, поэтому их следует удалить из набора данных, поскольку они могут сбить с толку классификатор и усложнить как аннотацию изображений, так и обучение CNN. Следовательно, вам необходимо подумать, подходит ли семантическая сегментация для вашего проекта машинного обучения.

В зависимости от того, как вы используете ограничивающие рамки, семантическая сегментация позволяет различать только области с более значимой сегментацией, но также выделяет отдельные экземпляры объекта. Он может различать разные объекты в одном классе, разделяя их как разные сущности.

Также прочтите: Какое значение имеют аннотации изображений в искусственном интеллекте и машинном обучении?

Если вы хотите передать аннотацию изображений семантической сегментации на аутсорсинг, вам необходимо нанять профессионального и высококвалифицированного поставщика услуг по аннотации изображений, который сможет точно аннотировать изображения с наилучшим качеством. Cogito - одна из известных компаний по маркировке данных, обладающая опытом в области аннотации изображений для аннотирования изображений с использованием семантической сегментации для проектов AI и ML.