Сверточные нейросети в задачах семантической сегментации
Семантическая сегментация изображений — это задача разделения изображения на смысловые области и присвоения каждой области определенного класса. Например, для изображения городской улицы семантическая сегментация выделяет области дорога, тротуар, машина и т.д. Эта задача очень важна для систем компьютерного зрения, так как позволяет понимать содержание изображений.
Для решения задачи семантической сегментации часто используются сверточные нейронные сети. Рассмотрим основные подходы:
1. FCN (Fully Convolutional Networks)
Это одни из первых сверточных сетей для семантической сегментации. Основная идея в том, чтобы заменить полносвязные слои в CNN на сверточные, чтобы на вход подавалось всё изображение, а на выходе была карта сегментации того же размера.
Архитектура FCN:
- Несколько сверточных слоев для извлечения признаков
- Несколько обратных сверточных слоев для увеличения разрешения карты сегментации
- Выходной сверточный слой сигмойдами для классификации каждого пикселя
Преимущества FCN:
- Работают с изображениями любого размера
- Высокая скорость сегментации за счет полностью сверточной архитектуры
2. U-Net
U-Net улучшает FCN за счет использования skip-соединений между слоями кодировщика и декодировщика. Это позволяет сохранять больше деталей при увеличении разрешения.
Архитектура U-Net:
- Кодировщик сжимает изображение в признаки
- Декодировщик восстанавливает полноразмерную карту сегментации
- Skip-соединения передают детали от кодировщика к декодировщику
Преимущества U-Net:
- Лучше сохраняет детали благодаря skip-соединениям
- Эффективно использует контекст всего изображения
3. DeepLab
DeepLab использует атросовые блоки и пространственные пирамидные пулинги для увеличения рецептивного поля сети и лучшего извлечения контекстных признаков.
Особенности DeepLab:
- Атросовые блоки увеличивают рецептивное поле
- Пирамидный пулинг агрегирует контекстную информацию
- Conditional Random Fields после CNN для лучшей сегментации
Преимущества DeepLab:
- Эффективно использует глобальный контекст изображения
- Дает очень точные границы сегментов
Таким образом, сверточные нейронные сети показывают отличные результаты в задачах семантической сегментации. У каждой архитектуры есть свои преимущества, поэтому выбор конкретной модели зависит от требований приложения.
Вопросы и ответы
Вопрос:
Какие основные трудности возникают при семантической сегментации изображений?
Ответ:
Основные трудности:
- Неоднозначность границ объектов из-за окклюзий и размытия
- Похожие визуальные характеристики разных классов
- Большой разброс размеров и форм объектов внутри класса
- Недостаток аннотированных данных, т.к. сегментация требовательна к объемам
Решаются увеличением рецептивного поля сети, использованием контекста, data augmentation и pre-training на больших датасетах.
Вопрос:
Какой подход работает лучше для сегментации мелких объектов?
Ответ:
Для сегментации мелких объектов лучше подходят:
- U-Net — за счет детализирующих skip-соединений
- FPN (Feature Pyramid Network) — использует многоуровневые признаки
- Атросовые блоки в DeepLab для увеличения рецептивного поля
Эти методы позволяют учитывать более глобальный контекст при сегментации мелких деталей.