सेगमेंट एनीथिंग मॉडल – कंप्यूटर विजन को मिला बड़ा बूस्ट

कंप्यूटर विजन (सीवी) ने 10 वर्षों में 50% से 99% की सटीकता हासिल की है। यह तकनीक आधुनिक एल्गोरिदम और इमेज सेगमेंटेशन तकनीकों के साथ और भी बेहतर होने की उम्मीद है। हाल ही में, मेटा के एफएआईआर लैब ने सेगमेंट एनीथिंग मॉडल (एसएएम) जारी किया है – इमेज सेगमेंटेशन में एक गेम-चेंजर। यह उन्नत मॉडल इनपुट प्रॉम्प्ट से विस्तृत ऑब्जेक्ट मास्क उत्पन्न कर सकता है, कंप्यूटर विजन को नई ऊंचाइयों पर ले जा रहा है। यह संभावित रूप से इस युग में हमारे डिजिटल प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत के तरीके को क्रांतिकारी बना सकता है।

आइए इमेज सेगमेंटेशन का अन्वेषण करें और संक्षेप में देखें कि एसएएम कंप्यूटर विजन पर कैसे प्रभाव डालता है।

इमेज सेगमेंटेशन क्या है और इसके प्रकार क्या हैं?

इमेज सेगमेंटेशन कंप्यूटर विजन में एक प्रक्रिया है जो एक छवि को कई क्षेत्रों या सेगमेंट में विभाजित करती है, प्रत्येक एक अलग वस्तु या छवि के क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करती है। यह दृष्टिकोण विशेषज्ञों को एक छवि के विशिष्ट भागों को अलग करने की अनुमति देता है ताकि अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके।

इमेज सेगमेंटेशन मॉडल महत्वपूर्ण छवि विवरण को पहचानने और जटिलता को कम करने के लिए आउटपुट में सुधार करने के लिए प्रशिक्षित होते हैं। ये एल्गोरिदम रंग, बनावट, कंट्रास्ट, छाया, और किनारों जैसी विशेषताओं के आधार पर एक छवि के विभिन्न क्षेत्रों के बीच प्रभावी ढंग से भेद करते हैं।

एक छवि को सेगमेंट करके, हम विश्लेषण के लिए रुचि के क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं ताकि सूचनापूर्ण विवरण प्राप्त किए जा सकें। नीचे विभिन्न इमेज सेगमेंटेशन तकनीकें हैं:

• सेमेंटिक सेगमेंटेशन पिक्सेल को सेमेंटिक वर्गों में लेबल करने में शामिल है।
• इंस्टेंस सेगमेंटेशन आगे बढ़कर एक छवि में प्रत्येक वस्तु का पता लगाने और रूपरेखा तैयार करने में मदद करता है।
• पैनोप्टिक सेगमेंटेशन व्यक्तिगत वस्तु पिक्सेल को अद्वितीय इंस्टेंस आईडी असाइन करता है, जिसके परिणामस्वरूप एक छवि में सभी वस्तुओं का अधिक व्यापक और संदर्भ-आधारित लेबलिंग होता है।

सेगमेंटेशन को इमेज-आधारित डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करके लागू किया जाता है। ये मॉडल प्रशिक्षण सेट से सभी मूल्यवान डेटा बिंदुओं और विशेषताओं को प्राप्त करते हैं। फिर, इस डेटा को वेक्टर और मैट्रिक्स में बदल देते हैं ताकि जटिल विशेषताओं को समझा जा सके। इमेज सेगमेंटेशन के पीछे कुछ व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले डीप लर्निंग मॉडल हैं:

• कॉनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन)
• फुली कनेक्टेड नेटवर्क (एफसीएन)
• रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन)

इमेज सेगमेंटेशन कैसे काम करता है?

कंप्यूटर विजन में, अधिकांश इमेज सेगमेंटेशन मॉडल एक एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क से मिलकर बनते हैं। एनकोडर इनपुट डेटा का एक लेटेंट स्पेस प्रतिनिधित्व एन्कोड करता है जिसे डिकोडर डिकोड करता है ताकि सेगमेंट मैप बनाए, या दूसरे शब्दों में, प्रत्येक वस्तु के स्थान को छवि में रेखांकित करने वाले मैप।
आमतौर पर, सेगमेंटेशन प्रक्रिया में 3 चरण शामिल होते हैं:

• एक इमेज एनकोडर जो इनपुट छवि को एक गणितीय मॉडल (वेक्टर और मैट्रिक्स) में परिवर्तित करता है जिसे प्रोसेसिंग के लिए उपयोग किया जा सकता है।
• एनकोडर विभिन्न स्तरों पर वेक्टर को एकत्र करता है।
• एक फास्ट मास्क डिकोडर छवि एम्बेडिंग को इनपुट के रूप में लेता है और अलग-अलग वस्तुओं को छवि में अलग-अलग रूप से रेखांकित करने वाला एक मास्क उत्पन्न करता है।

इमेज सेगमेंटेशन की वर्तमान स्थिति

2014 से, गहरे शिक्षण-आधारित सेगमेंटेशन एल्गोरिदम की एक लहर उभरी, जैसे कि सीएनएन+सीआरएफ और एफसीएन, जिन्होंने क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की। 2015 में, यू-नेट और डीकॉनवोल्यूशन नेटवर्क का उदय हुआ, जिसने सेगमेंटेशन परिणामों की सटीकता में सुधार किया।

फिर 2016 में, इंस्टेंस अवेयर सेगमेंटेशन, वी-नेट, और रिफाइननेट ने सेगमेंटेशन की सटीकता और गति में और सुधार किया। 2017 तक, मार्क-आरसीएनएन और एफसी-डेंसनेट ने सेगमेंटेशन कार्यों में वस्तु का पता लगाने और घने पूर्वानुमान की शुरुआत की।

2018 में, पैनोप्टिक सेगमेंटेशन, मास्क-लैब, और कॉन्टेक्स्ट एनकोडिंग नेटवर्क केंद्र में थे क्योंकि इन दृष्टिकोणों ने इंस्टेंस-लेवल सेगमेंटेशन की आवश्यकता को संबोधित किया। 2019 तक, पैनोप्टिक एफपीएन, एचआरनेट, और क्रिस-क्रॉस अटेंशन ने इंस्टेंस-लेवल सेगमेंटेशन के लिए नए दृष्टिकोण पेश किए।

2020 में, डिटेक्टो आरएस, पैनोप्टिक डीपलैब, पोलरमास्क, सेंटरमास्क, डीसी-एनएएस, और एफिसिएंट नेट + एनएएस-एफपीएन की शुरुआत के साथ यह प्रवृत्ति जारी रही। आखिरकार, 2023 में, हमारे पास एसएएम है, जिसके बारे में हम अगले अनुभाग में चर्चा करेंगे।

सेगमेंट एनीथिंग मॉडल (एसएएम) – सामान्य उद्देश्य इमेज सेगमेंटेशन

इमेज स्रोत

सेगमेंट एनीथिंग मॉडल (एसएएम) एक नया दृष्टिकोण है जो एक ही मॉडल में इंटरैक्टिव और स्वचालित सेगमेंटेशन कार्य कर सकता है। पहले, इंटरैक्टिव सेगमेंटेशन ने किसी भी वस्तु वर्ग को सेगमेंट करने की अनुमति दी लेकिन इसके लिए एक व्यक्ति की आवश्यकता थी जो मास्क को पुनः प्राप्त करके विधि का मार्गदर्शन करे।

एसएएम में स्वचालित सेगमेंटेशन विशिष्ट वस्तु श्रेणियों को सेगमेंट करने की अनुमति देता है जो पहले से परिभाषित की गई हैं। इसका प्रोमोटेबल इंटरफ़ेस इसे अत्यधिक लचीला बनाता है। परिणामस्वरूप, एसएएम एक उपयुक्त प्रॉम्प्ट का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के सेगमेंटेशन कार्यों को संबोधित कर सकता है, जैसे कि क्लिक, बॉक्स, पाठ, और अधिक।

एसएएम को 1 बिलियन से अधिक मास्क के एक विविध और सूचनापूर्ण डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, जिससे यह नए वस्तुओं और छवियों को पहचानने में सक्षम हो जाता है जो प्रशिक्षण सेट में उपलब्ध नहीं हैं। यह आधुनिक फ्रेमवर्क स्व-ड्राइविंग कारों, सुरक्षा, और ऑगमेंटेड रियलिटी जैसे अनुप्रयोगों में सीवी मॉडल को व्यापक रूप से क्रांतिकारी बनाने की संभावना है।

एसएएम स्व-ड्राइविंग कारों में कार के आसपास की वस्तुओं, जैसे अन्य वाहनों, पैदल यात्रियों और यातायात संकेतों का पता लगा सकता है और उन्हें सेगमेंट कर सकता है। ऑगमेंटेड रियलिटी में, एसएएम वास्तविक दुनिया के वातावरण को सेगमेंट कर सकता है ताकि आभासी वस्तुओं को उपयुक्त स्थानों पर रखा जा सके, जिससे एक अधिक वास्तविक और आकर्षक यूजर एक्सपीरियंस बनाया जा सके।

2023 में इमेज सेगमेंटेशन की चुनौतियाँ

इमेज सेगमेंटेशन में बढ़ते शोध और विकास के साथ-साथ महत्वपूर्ण चुनौतियाँ भी आती हैं। 2023 में इमेज सेगमेंटेशन की कुछ प्रमुख चुनौतियाँ निम्नलिखित हैं:

• विशेष रूप से 3डी इमेज सेगमेंटेशन के लिए डेटासेट की बढ़ती जटिलता
• व्याख्यात्मक गहरे मॉडल का विकास
• मानव हस्तक्षेप को कम करने वाले अनपर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल का उपयोग
• रियल-टाइम और मेमोरी-कुशल मॉडल की आवश्यकता
• 3डी पॉइंट-क्लाउड सेगमेंटेशन की बोतलेंक को समाप्त करना

कंप्यूटर विजन का भविष्य

वैश्विक कंप्यूटर विजन बाजार कई उद्योगों को प्रभावित करता है और 2030 तक $41 बिलियन से अधिक तक पहुंचने की उम्मीद है। आधुनिक इमेज सेगमेंटेशन तकनीकों जैसे सेगमेंट एनीथिंग मॉडल के साथ-साथ अन्य गहरे शिक्षण एल्गोरिदम कंप्यूटर विजन के डिजिटल परिदृश्य में और भी मजबूत होंगे। इसलिए, हम भविष्य में अधिक मजबूत कंप्यूटर विजन मॉडल और बुद्धिमान अनुप्रयोगों को देखेंगे।

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