Eine kurze Einführung in die semantische Segmentierung

Was ist semantische Segmentierung?

Semantische Segmentierung ist eine Bildsegmentierungstechnik im Bereich Computer Vision, deren Ziel darin besteht, jedes Pixel in einem Bild einer vordefinierten Kategorie zuzuordnen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bildsegmentierungstechniken unterteilt die semantische Segmentierung das Bild nicht nur in mehrere Bereiche, sondern klassifiziert auch jedes Pixel, sodass verfeinerte Bildsegmentierungsergebnisse erzielt werden können. Es verfügt über ein breites Anwendungsspektrum in vielen Bereichen, wie zum Beispiel autonomes Fahren, medizinische Bildanalyse, Robotersicht usw.

Der Unterschied zwischen semantischer Segmentierung und Bildsegmentierung

Der Unterschied zwischen semantischer Segmentierung und Bildsegmentierung spiegelt sich hauptsächlich in der Semantik der Segmentierung wider:

1. Bildsegmentierung: Segmentieren Sie nur die untergeordneten Merkmale des Bildes wie Farbe, Textur usw. Das Ergebnis der Segmentierung sind einige Regionen, und zwischen diesen Regionen besteht keine klare semantische Beziehung. Das Ziel der Bildsegmentierung besteht darin, das Bild in kontinuierliche Regionen zu unterteilen, die im Inneren relativ homogen sind und sich zwischen den Regionen unterscheiden.

2. Semantische Segmentierung: Verwenden Sie die semantischen Informationen auf hoher Ebene des Bildes, um das Bild in semantisch bedeutsame Bereiche wie Personen, Autos, Gebäude usw. zu segmentieren. Das Ziel der semantischen Segmentierung besteht darin, jedem Pixel eine semantische Bezeichnung zuzuweisen, die angibt, zu welcher Art von Objekt dieses Pixel gehört.

Es kann einfach so verstanden werden:

• Bei der Bildsegmentierung wird der Segmentierungseffekt stärker berücksichtigt, und die segmentierte Region weist keine klare Semantik auf, solange die Region relativ homogen ist.
• Bei der semantischen Segmentierung wird mehr Wert auf die semantische Genauigkeit der Segmentierungsergebnisse gelegt und darauf geachtet, dass jedem Pixel korrekt die entsprechende semantische Bezeichnung zugewiesen wird.

Daher ist die semantische Segmentierung eine höherstufige und anspruchsvollere Bildsegmentierungsmethode. Auf der Grundlage der Bildsegmentierung wird semantisches Erkennen hinzugefügt, wodurch semantischere und praktischere Segmentierungsergebnisse erzielt werden können.

Kurz gesagt, die semantische Segmentierung ist eine fortschrittliche Form der Bildsegmentierung, die jedem Pixel auf der Grundlage der Bildsegmentierung ein klareres und genaueres semantisches Konzept verleiht. Die Bildsegmentierung konzentriert sich auf Segmentierungsalgorithmen, während sich die semantische Segmentierung mehr auf das semantische Verständnis konzentriert.

Schritte der semantischen Segmentierung

Die allgemeinen Schritte der semantischen Segmentierung sind wie folgt:

1. Datenvorbereitung: Wählen Sie einen geeigneten Datensatz aus und laden Sie das Bild und die entsprechenden Anmerkungsinformationen.
2. Modellkonstruktion: Wählen Sie eine geeignete Modellstruktur wie FCN, UNet, DeepLab usw. aus, um das Modell zu erstellen und zu trainieren.
3. Modelltraining: Verwenden Sie den Trainingsdatensatz, um das Modell zu trainieren, und passen Sie die Modellparameter durch Optimierung der Verlustfunktion an, damit es sich besser an den Datensatz anpassen kann.
4. Modellbewertung: Verwenden Sie den Bewertungsdatensatz, um das trainierte Modell zu testen und zu bewerten und die Genauigkeitsrate, die Rückrufrate, den F1-Wert und andere Indikatoren des Modells zu berechnen.
5. Vorhersage und Anwendung: Verwenden Sie das trainierte Modell, um neue Bilder semantisch zu segmentieren und die Kategorie zu ermitteln, zu der jedes Pixel im Bild gehört, wodurch die Automatisierung und Verfeinerung der Bildsegmentierung realisiert wird.

Datenaufbereitung

Semantische Segmentierungsdatensätze umfassen normalerweise eine Reihe von Bildern und entsprechende Anmerkungsinformationen, bei denen es sich normalerweise um die Kategoriebezeichnung handelt, zu der jedes Pixel gehört. Datensätze können aus öffentlichen Datensätzen wie PASCAL VOC, CORe50, Cityscapes usw. bezogen werden oder Sie können sie selbst erstellen.

In der Datenvorbereitungsphase ist es notwendig, Bilder und Anmerkungsinformationen zu laden und eine Datenverbesserungsverarbeitung wie zufälliges Umdrehen, zufälliges Zuschneiden usw. durchzuführen, um den Datenreichtum und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu erhöhen. Gleichzeitig ist es auch notwendig, die Bild- und Beschriftungsinformationen in Trainingssatz, Verifizierungssatz und Testsatz aufzuteilen, normalerweise im Verhältnis 7:2:1.

Modellbau

Die Modellstruktur der semantischen Segmentierung verwendet normalerweise ein Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN). Zu den gängigen Modellen gehören FCN, UNet, DeepLab usw. Diese Modelle verfügen alle über tiefe Faltungsschichten und Upsampling-Schichten, mit denen eine feine Segmentierung von Bildern erreicht werden kann.

Am Beispiel des FCN-Modells umfasst seine Grundstruktur Faltungsschichten, Pooling-Schichten, Upsampling-Schichten und Softmax-Schichten. Unter diesen können die Faltungsschicht und die Pooling-Schicht die Merkmale im Bild extrahieren, die Upsampling-Schicht kann die Merkmalskarte auf die Größe des Originalbilds vergrößern und die Softmax-Schicht kann die Merkmalskarte in die Kategoriewahrscheinlichkeit umwandeln, zu der sie jeweils gehören Pixel gehört.

Modelltraining

Das Modelltraining ist ein wichtiger Schritt bei der semantischen Segmentierung. Ziel ist es, die Modellparameter durch Optimierung der Verlustfunktion anzupassen, damit es sich besser an den Datensatz anpassen kann. Zu den häufig verwendeten Verlustfunktionen gehören Kreuzentropieverlust, Würfelverlust usw.

Während des Trainingsprozesses ist es notwendig, die Trainingsdaten für die Vorwärtsausbreitung in das Modell einzugeben, die Verlustfunktion zu berechnen, dann die Modellparameter durch Rückwärtsausbreitung anzupassen und schließlich das optimierte Modell zu erhalten. Während des Trainingsprozesses müssen auch einige Hyperparameter wie Lernrate, Stapelgröße usw. festgelegt werden, um die Trainingsgeschwindigkeit und den Effekt des Modells zu steuern.

Modellbewertung

Bei der Modellbewertung handelt es sich um den Prozess des Testens und Bewertens eines trainierten Modells. Normalerweise wird der Bewertungsdatensatz zum Testen des Modells verwendet und die Genauigkeitsrate, die Rückrufrate, der F1-Wert und andere Indikatoren des Modells berechnet, um die Leistung des Modells zu bewerten.

Vorhersage und Anwendung

Vorhersage und Anwendung stellen das ultimative Ziel der semantischen Segmentierung dar. Ihr Ziel besteht darin, mithilfe des trainierten Modells neue Bilder zu segmentieren und die Kategorie zu ermitteln, zu der jedes Pixel im Bild gehört, um so die Automatisierung und Verfeinerung der Bildsegmentierung zu realisieren.

In der Vorhersage- und Anwendungsphase muss das zu segmentierende Bild in das trainierte Modell eingegeben werden, damit es sich vorwärts ausbreitet, um die Kategorie zu erhalten, zu der jedes Pixel gehört. Die Vorhersageergebnisse werden normalerweise visuell angezeigt, sodass Benutzer die Segmentierungsergebnisse intuitiv verstehen können. In der Vorhersage- und Anwendungsphase kann auch eine Nachbearbeitung durchgeführt werden, z. B. das Entfernen von Rauschen, das Füllen von Löchern usw., um die Segmentierungsqualität weiter zu verbessern.

Gängige Tools und Frameworks

In praktischen Anwendungen können viele Open-Source-Tools und Frameworks verwendet werden, um eine semantische Segmentierung zu erreichen, wie zum Beispiel:

• PyTorch: Ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das umfangreiche Modellstrukturen und Trainingstools bereitstellt, GPU-Beschleunigung und verteiltes Training unterstützt.
• TensorFlow: Ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das leistungsstarke Rechendiagramme und automatische Differenzierungsfunktionen bereitstellt, GPU-Beschleunigung und verteiltes Training unterstützt.
• Keras: Eine High-Level-API für neuronale Netzwerke, die eine benutzerfreundliche Schnittstelle und schnelle Modellierungstools bietet, die nahtlos in Backends wie TensorFlow und Theano integriert werden können.
• OpenCV: Eine Computer-Vision-Bibliothek, die eine Fülle von Bildverarbeitungs- und Segmentierungsalgorithmen bereitstellt, die in Kombination mit Deep-Learning-Frameworks verwendet werden können, um feinere Segmentierungsergebnisse zu erzielen.

Zusammenfassen

Die semantische Segmentierung ist eine wichtige Technologie zur Bildsegmentierung. Ihr Hauptziel besteht darin, jedes Pixel im Bild zu klassifizieren, um einen feineren Segmentierungseffekt zu erzielen. Zu den allgemeinen Schritten der semantischen Segmentierung gehören Datenvorbereitung, Modellkonstruktion, Modelltraining, Modellbewertung sowie Vorhersage und Anwendung. In praktischen Anwendungen können verschiedene Open-Source-Tools und Frameworks verwendet werden, um eine semantische Segmentierung zu erreichen, beispielsweise PyTorch, TensorFlow, Keras und OpenCV.