Классификация объектов, сегментация

Понимание сегментации и классификации

Инструменты сегментации и классификации обеспечивают подход к извлечению объектов из изображений на основе объектов. Эти объекты создаются с помощью процесса сегментации изображения, в котором пиксели, находящиеся в непосредственной близости и имеющие сходные спектральные характеристики, группируются вместе в сегмент. Сегменты, демонстрирующие определенные формы, спектральные и пространственные характеристики, могут быть дополнительно сгруппированы в объекты. Затем объекты могут быть сгруппированы в классы, которые представляют объекты реального мира на местности. Классификация изображений также может быть выполнена на пиксельных изображениях, например, традиционных несегментированных изображениях.

Классификация определяется как систематическое расположение объектов в группах или категориях в соответствии с установленными критериями. Это часть фундаментальной концепции предварительного изучения чисел. Сравнение элементов в соответствии со сходствами и различиями подпадает под классификацию. Существуют различные аспекты, которым мы можем научить детей с помощью классификации. 

Тремя основными факторами являются:

• Это помогает в идентификации объектов или живых организмов.
• Это помогает в понимании и изучении особенностей, сходств и различий между различными объектами.
• Это говорит нам о том, как объекты группируются и классифицируются по разным категориям.

Объектно-ориентированный процесс извлечения объектов - это рабочий процесс, поддерживаемый инструментами, охватывающими три основные функциональные области: сегментация изображения, получение аналитической информации о сегментах и классификация. Данные, выводимые одним инструментом, являются входными данными для последующих инструментов, целью которых является создание значимой объектно-ориентированной карты классов объектов. Объектно-ориентированный процесс аналогичен традиционному процессу классификации изображений на основе пикселей, использующему контролируемые и неконтролируемые методы классификации. Вместо классификации пикселей процесс классифицирует сегменты, которые можно рассматривать как суперпиксели. Каждый сегмент, или суперпиксель, представлен набором атрибутов, которые используются инструментами классификатора для создания классифицированного изображения.

Что такое классификация?

Классификация относится к типу маркировки, при котором изображению / видео присваиваются определенные понятия с целью ответа на вопрос: “Что содержится в этом изображении / видео?” Изображение может быть классифицировано по нескольким категориям. Этот метод полезен, если вам просто нужно определить общие вещи, такие как “Это пляж или бассейн?”

Что такое обнаружение объектов?

Обнаружение объектов - это технология компьютерного зрения, которая позволяет различать объекты на изображении или видео. Хотя это связано с классификацией, это более конкретно в том, что она идентифицирует, применяя классификацию к отдельным объектам на изображении / видео и используя ограничивающие рамки, чтобы сообщить нам, где находится каждый объект на изображении / видео. Распознавание лиц - это одна из форм обнаружения объектов. Этот метод полезен, если вам нужно идентифицировать отдельные объекты в сцене, например, автомобили, припаркованные на улице, по сравнению со всем изображением.

Что же такое сегментация?

Сегментация - это тип маркировки, при котором каждый пиксель изображения помечается заданными понятиями. Здесь целые изображения разделяются на группы пикселей, которые затем могут быть помечены и классифицированы с целью упрощения изображения или изменения способа представления изображения модели, чтобы упростить его анализ.

Модели сегментации обеспечивают точный контур объекта на изображении. То есть для данного объекта предоставляются попиксельные сведения, в отличие от моделей классификации, где модель определяет, что находится на изображении, и моделей обнаружения, которые помещают ограничивающую рамку вокруг конкретных объектов.

Это относится как к классификации изображений, так и к обнаружению объектов, поскольку оба этих метода должны выполняться до начала сегментации. После того, как рассматриваемый объект будет изолирован с помощью ограничивающей рамки, вы можете перейти и создать попиксельный контур этого объекта на изображении.

Сегментация особенно полезна, если вам нужно игнорировать фон изображения, например, если вы хотите, чтобы модель идентифицировала рубашку и пометила ее на снимке для модной редакции, сделанном на оживленной улице.

В то время как люди всегда были способны выполнять все вышеперечисленное в мгновение ока, потребовалось много лет исследований, проб и ошибок, чтобы позволить компьютерам подражать нам. Тем не менее, сегодня, благодаря компьютерному зрению, наши устройства, наконец, соответствуют нашим потребностям.

Сегментация объекта

Сегментация объектов является одним из таких методов, который используется в этих интеллектуальных системах, и до сих пор с каждым днем разрабатывается все больше и больше документов и алгоритмов. Эта статья поможет получить наивное представление о проблеме сегментации изображения. Сегментация объекта или изображения называется отнесением каждого значения пикселя изображения к определенному классу.

Сегментация изображений - это дальнейшее расширение обнаружения объектов, при котором мы отмечаем присутствие объекта с помощью пиксельных масок, сгенерированных для каждого объекта на изображении. Этот метод более детализирован, чем генерация ограничивающих рамок, потому что это может помочь нам определить форму каждого объекта, присутствующего на изображении, потому что вместо рисования ограничивающих рамок сегментация помогает определить пиксели, которые образуют этот объект. Такая детализация помогает нам в различных областях, таких как обработка медицинских изображений, спутниковые снимки и т.д. Недавно было предложено множество подходов к сегментации изображений. Одним из самых популярных является Mask R-CNN, предложенный К Хе и др. в 2017 году.

В основном существует два типа сегментации:

• Сегментация экземпляров: Несколько экземпляров одного и того же класса являются отдельными сегментами, т.е. объекты одного и того же класса рассматриваются как разные. Таким образом, все объекты окрашены в разные цвета, даже если они принадлежат к одному классу.
• Семантическая сегментация: все объекты одного класса образуют единую классификацию, следовательно, все объекты одного класса окрашены в один цвет.

Примеры использования в реальном мире

Сегментация лиц: выполнение семантической сегментации может помочь системам компьютерного зрения решать такие задачи, как распознавание выражений, распознавание возраста и предсказание пола или этнической принадлежности людей. Семантическая сегментация позволяет выполнять эти задачи, разделяя области лица на важные атрибуты, такие как рот, подбородок, нос, глаза и волосы.

Медицинская визуализация: сегментация изображений используется в медицинской диагностике, особенно при оценке результатов рентгеновского анализа и МРТ-сканирования. Системы, использующие семантическую сегментацию, могут помочь классифицировать соответствующие области изображения, упрощая диагностические тесты.

Самостоятельное вождение: Автономное вождение - чрезвычайно сложная задача, требующая восприятия, анализа и изменений в режиме реального времени. Семантическая сегментация используется для идентификации объектов, таких как другие автомобили и дорожные знаки, и регионов, таких как полосы движения и тротуары. Сегментация экземпляров используется при автономном вождении, например, отдельных автомобилей, пешеходов, знаков и т.д.

Обработка спутниковых изображений: аэрофотоснимки покрывают большой участок суши и содержат много объектов. Семантическая сегментация использовалась для анализа землепользования, районов, пострадавших от вырубки лесов, анализа сельскохозяйственных угодий и т.д.