Сегментация изображений сверточными нейросетями
Введение в сегментацию изображений
Сегментация изображений — это процесс разделения изображения на несколько сегментов или объектов. Цель сегментации — упростить и изменить представление изображения в более смысловое и легкое для анализа.
Сегментация часто используется в компьютерном зрении для локализации объектов, распознавания объектов, выделения границ и т.д. Например, сегментация может использоваться для выделения всех людей на фотографии или для определения границ опухоли на медицинской визуализации.
Сверточные нейросети для сегментации изображений
Сверточные нейросети (CNN) очень хорошо подходят для задач сегментации изображений. Это связано с их способностью извлекать признаки и понимать контекст на изображении.
Некоторые популярные архитектуры CNN для сегментации:
- FCN (полносвязная сеть)
- U-Net
- Mask R-CNN
- DeepLab v3
Эти сети используют техники, как сверточные слои, операции пулинга, преобразования в более высокое разрешение (upsampling) и соединение (skip connections) для выделения объектов и их масок на изображении.
Например, U-Net, имеет контрастирующую U-образную архитектуру, которая позволяет соединять информацию высокого разрешения из глубоких слоев с выходом более высокого разрешения.
Тренировка сверточных нейросетей для сегментации
Для тренировки CNN для сегментации изображений обычно требуется большой набор данных с аннотациями (разметкой).
Каждое изображение проходит через сеть, выход сегментации сравнивается с реальной разметкой (ground truth) с помощью функции потерь, например, перекрестная энтропия. Затем градиенты ошибки распространяются назад, и веса сети оптимизируются для минимизации функции потерь.
Со временем, если набор данных достаточно большой и представительный, сеть научится правильно сегментировать объекты на новых изображениях.
Пример кода на Python для сегментации с помощью U-Net
pythonCopy code# Загрузка данных и разбиение на обучающую и тестовую выборки
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
X_train, Y_train, X_test, Y_test = load_data()
# Создание модели U-Net
inputs = Input(shape=(256, 256, 3))
# Сверточный путь
conv1 = Conv2D(64, 3, activation=’relu’)(inputs)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(128, 3, activation=’relu’)(pool1)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
# Преобразование в более высокое разрешение
conv3 = Conv2D(256, 3, activation=’relu’)(pool2)
pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3)
conv4 = Conv2D(512, 3, activation=’relu’)(pool3)
# Соединение (skip connection) и преобразование обратно в изначальное разрешение
up1 = UpSampling2D(size=(2,2))(conv4)
up1 = Conv2D(256, 2, activation = ‘relu’)(up1)
merge1 = concatenate([conv3,up1], axis = 3)
conv5 = Conv2D(256, 3, activation = ‘relu’)(merge1)
up2 = UpSampling2D(size=(2,2))(conv5)
up2 = Conv2D(128, 2, activation = ‘relu’)(up2)
merge2 = concatenate([conv2,up2], axis = 3)
conv6 = Conv2D(128, 3, activation = ‘relu’)(merge2)
up3 = UpSampling2D(size=(2,2))(conv6)
up3 = Conv2D(64, 2, activation = ‘relu’)(up3)
merge3 = concatenate([conv1,up3], axis = 3)
conv7 = Conv2D(64, 3, activation = ‘relu’)(merge3)
# Слой сегментации
conv8 = Conv2D(2, 3, activation = ‘relu’)(conv7)
conv9 = Conv2D(1, 1, activation = ‘sigmoid’)(conv8)
model = Model(inputs = inputs, outputs = conv9)
# Компиляция и обучение модели
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
model.fit(X_train, Y_train,
epochs=10,
batch_size=64,
validation_data=(X_test, Y_test))
Этот пример кода создает модель U-Net для двухклассовой сегментации изображений. Сначала определяются сверточные слои, затем слои преобразования в более высокое разрешение с соединениями, и наконец слой сегментации. Модель компилируется и обучается на обучающих данных, а затем оценивается на тестовых.
Вопросы и ответы
Вопрос: Какие типы изображений можно сегментировать с помощью CNN?
Ответ: CNN могут сегментировать изображения любых типов — цветные, черно-белые, медицинские, спутниковые и др. Главное, чтобы были представительные обучающие данные.
Вопрос: Можно ли сегментировать 3D изображения, например МРТ?
Ответ: Да, существуют 3D сверточные нейросети, которые могут выполнять сегментацию объемных медицинских данных. Это активная область исследований.
Вопрос: Какое количество данных нужно для обучения сети сегментации?
Ответ: Это зависит от сложности задачи и размера изображений. Ориентировочно, от сотен до тысяч размеченных изображений для хороших результатов. Чем больше данных, тем лучше.
Вопрос: Можно ли использовать pretrained модели, например VGG, для сегментации?
Ответ: Да, часто используется перенос обучения — берется pretrained CNN на большом наборе данных (ImageNet) и адаптируется для конкретной задачи сегментации с небольшим набором данных. Это позволяет достичь хороших результатов.