В этом блоге освещаются основы сегментации изображений с использованием архитектуры U-Net.

Введение

Сегментация изображений — одна из популярных задач компьютерного зрения, которая используется в различных реальных приложениях, таких как медицинская диагностика, автономная навигация, спутниковая съемка и многое другое. Среди передовых методов достижения беспрецедентной точности архитектура U-Net во многих приложениях стала маяком инноваций. В этом блоге рассматриваются основные принципы сегментации изображений, где будет хорошо объяснена архитектура U-Net.

Начнем 🚀

1. Сегментация изображения

Сегментация изображения — это процесс разделения пикселей изображения на разные сегменты или части. Это также называется классификацией на уровне пикселей, при которой каждый пиксель присваивается определенному классу.

Сегментация изображения состоит из взятия входного изображения со значениями пикселей от 0 до 255 и создания карты (маски) его функции сегментации, которая определяет класс пикселя.

2. Тип сегментации

Существует три типа сегментации изображений: сегментация экземпляров, семантическая сегментация и паноптическая сегментация.

Семантическая сегментация (б) относится к классификации каждого пикселя изображения по заранее определенным классам или категориям. Однако сегментация экземпляров (c) относится к классификации и различению отдельных экземпляров одного и того же класса. Сочетание сильных сторон обоих подходов называется паноптической сегментацией (d). Он идентифицирует как отдельные экземпляры объектов, так и группирует пиксели в более широкие семантические категории.

3. U-Net для сегментации изображений

Архитектура U-Net, представленная Олафом Роннебергером, Филиппом Фишером и Томасом Броксом в 2015 году, была специально разработана для сегментации медицинских изображений, но ее эффективность привела к ее широкому распространению в различных областях. Название «U-Net» происходит от его U-образной архитектуры.

3.1 Описание архитектуры

Архитектура U-Net состоит в основном из двух частей: сжимающего пути (Кодер) и расширяющегося пути (Декодер).

Кодер – это набор слоев свертки и максимального объединения для извлечения объектов (слои свертки) и пространственного уменьшения (слои объединения). В конце пути сжатия (кодировщик) находится уровень «узкого места», предназначенный для фиксации наиболее важных характеристик входных данных. Декодер — это симметричная часть кодировщика, представляющая собой набор транспонированных сверток (увеличивающих пространственную размерность объектов), предназначенных для восстановления пространственной информации, потерянной во время пути сжатия. Декодер помогает создать карту сегментации (маску), имеющую тот же размер, что и входное изображение. Более того, у U-Net есть важная функция — пропустить соединение. Пропустить соединение обеспечивает соединение между двумя путями, что позволяет передавать информацию из сжимающегося пути в расширяющийся путь, чтобы помочь кодировщику использовать как локальную, так и глобальную контекстную информацию и уменьшить потеря информации.

3.2 Преимущество U-Net

В целом, архитектура U-Net работает путем извлечения функций из входного изображения с использованием сжимающего пути, объединения этих функций с функциями из входного изображения с использованием расширяющегося пути и пропуска соединений и создания окончательной карты сегментации с использованием сверточных слоев в расширяющийся путь.

✅ Точность: U-Net создает высокоточную карту сегментации благодаря использованию пропуска соединений, которое позволяет модели включать функции низкого и высокого уровня из входного изображения.

✅ Преуспевать с меньшими затратами: U-Net способна достигать высокоточных результатов с меньшим объемом данных благодаря своей способности изучать богатые функции.

✅ Эффективное управление несколькими классами: U-Net хорошо справляется с задачами сегментации изображений с несколькими классами, поскольку может обрабатывать множество классов и создавать карту сегментации на уровне пикселей для каждого класса.

Не стесняйтесь оставлять комментарии, если вас заинтриговала идея полной реализации PyTorch для сегментации изображений — это может стать захватывающим продолжением, как часть II этого блога! 🎯