ხელოვნური ინტელექტი
სეგმენტი ნებისმიერი მოდელი - კომპიუტერული ხედვა იღებს მასობრივ გაძლიერებას
კომპიუტერულმა ხედვამ (CV) მიაღწია 99% სიზუსტე 50%-დან 10 წლის განმავლობაში. მოსალოდნელია, რომ ტექნოლოგია კიდევ უფრო გაუმჯობესდება უპრეცედენტო დონეზე თანამედროვე ალგორითმებით და გამოსახულების სეგმენტაციის ტექნიკით. ცოტა ხნის წინ, Meta's FAIR lab გამოუშვა Segment Anything Model (SAM) - თამაშის შემცვლელი გამოსახულების სეგმენტაციაში. ამ მოწინავე მოდელს შეუძლია შექმნას დეტალური ობიექტების ნიღბები შეყვანის მოთხოვნიდან, რაც კომპიუტერის ხედვას ახალ სიმაღლეზე აყენებს. მას შეუძლია პოტენციურად მოახდინოს რევოლუცია, თუ როგორ ვურთიერთობთ ციფრულ ტექნოლოგიასთან ამ ეპოქაში.
მოდით გამოვიკვლიოთ სურათების სეგმენტაცია და მოკლედ გავარკვიოთ, თუ როგორ მოქმედებს SAM კომპიუტერული ხედვა.
რა არის გამოსახულების სეგმენტაცია და რა არის მისი ტიპები?
გამოსახულების სეგმენტაცია არის პროცესი კომპიუტერულ ხედვაში, რომელიც ყოფს სურათს მრავალ რეგიონად ან სეგმენტად, თითოეული წარმოადგენს გამოსახულების განსხვავებულ ობიექტს ან არეალს. ეს მიდგომა საშუალებას აძლევს ექსპერტებს გამოყოს სურათის კონკრეტული ნაწილები, რათა მიიღონ მნიშვნელოვანი შეხედულებები.
lmage სეგმენტაციის მოდელები გაწვრთნილი არიან გამოსავლის გასაუმჯობესებლად გამოსახულების მნიშვნელოვანი დეტალების ამოცნობით და სირთულის შემცირებით. ეს ალგორითმები ეფექტურად განასხვავებენ გამოსახულების სხვადასხვა რეგიონებს ისეთი მახასიათებლების საფუძველზე, როგორიცაა ფერი, ტექსტურა, კონტრასტი, ჩრდილები და კიდეები.
გამოსახულების სეგმენტირებით, ჩვენ შეგვიძლია გავამახვილოთ ჩვენი ანალიზი საინტერესო რეგიონებზე გამჭრიახი დეტალებისთვის. ქვემოთ მოცემულია გამოსახულების სეგმენტაციის სხვადასხვა ტექნიკა.
- სემანტიკური სეგმენტაცია მოიცავს პიქსელების სემანტიკურ კლასებად მარკირებას.
- ინსტანციის სეგმენტაცია უფრო შორს მიდის გამოსახულებაში თითოეული ობიექტის გამოვლენითა და გამოკვეთით.
- პანოპტიკური სეგმენტაცია ანიჭებს უნიკალურ ინსტანციის ID-ებს ცალკეულ ობიექტების პიქსელებს, რის შედეგადაც ხდება სურათის ყველა ობიექტის უფრო ყოვლისმომცველი და კონტექსტური მარკირება.
სეგმენტაცია ხორციელდება გამოსახულებაზე დაფუძნებული ღრმა სწავლის მოდელების გამოყენებით. ეს მოდელები იღებენ ყველა ღირებულ მონაცემს და ფუნქციას სასწავლო ნაკრებიდან. შემდეგ გადააქციეთ ეს მონაცემები ვექტორებად და მატრიცებად რთული მახასიათებლების გასაგებად. ზოგიერთი ფართოდ გამოყენებული ღრმა სწავლის მოდელი გამოსახულების სეგმენტაციის უკან არის:
- კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN)
- სრულად დაკავშირებული ქსელები (FCN)
- განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNNs)
როგორ მუშაობს გამოსახულების სეგმენტაცია?
In კომპიუტერული ხედვა, გამოსახულების სეგმენტაციის მოდელების უმეტესობა შედგება ენკოდერ-დეკოდერის ქსელისგან. შიფრატორი შიფრავს შეყვანის მონაცემების ფარული სივრცის წარმოდგენას, რომელსაც დეკოდერი დეკოდირებს სეგმენტური რუქების შესაქმნელად, ან სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, რუქებზე, რომლებიც ასახავს სურათზე თითოეული ობიექტის მდებარეობას.
ჩვეულებრივ, სეგმენტაციის პროცესი შედგება 3 ეტაპისგან:
- გამოსახულების ენკოდერი, რომელიც აქცევს შეყვანილ სურათს დასამუშავებლად მათემატიკურ მოდელად (ვექტორები და მატრიცები).
- შიფრატორი აგროვებს ვექტორებს მრავალ დონეზე.
- სწრაფი ნიღბის დეკოდერი იღებს გამოსახულების ჩაშენებებს, როგორც შეყვანის სახით და აწარმოებს ნიღაბს, რომელიც ასახავს სურათზე სხვადასხვა ობიექტს ცალკე.
გამოსახულების სეგმენტაციის მდგომარეობა
2014 წლიდან გაჩნდა ღრმა სწავლაზე დაფუძნებული სეგმენტაციის ალგორითმების ტალღა, როგორიცაა CNN+CRF და FCN, რომლებმაც მნიშვნელოვანი პროგრესი მიაღწიეს ამ სფეროში. 2015 წელს გაიზარდა U-Net და Deconvolution Network, რაც აუმჯობესებს სეგმენტაციის შედეგების სიზუსტეს.
შემდეგ 2016 წელს, Instance Aware Segmentation, V-Net და RefineNet კიდევ უფრო გააუმჯობესეს სეგმენტაციის სიზუსტე და სიჩქარე. 2017 წლისთვის Mark-RCNN-მა და FC-DenseNet-მა შემოიღეს ობიექტების ამოცნობა და მკვრივი პროგნოზირება სეგმენტაციის ამოცანებისთვის.
2018 წელს, პანოპტიკური სეგმენტაციის, ნიღბის ლაბორატორიისა და კონტექსტური კოდირების ქსელები იყო სცენის ცენტრში, რადგან ეს მიდგომები ეხებოდა მაგალითის დონის სეგმენტაციის საჭიროებას. 2019 წლისთვის Panoptic FPN-მა, HRNet-მა და Criss-Cross Attention-მა შემოიღეს ახალი მიდგომები მაგალითის დონის სეგმენტაციისთვის.
2020 წელს ტენდენცია გაგრძელდა Detecto RS, Panoptic DeepLab, PolarMask, CenterMask, DC-NAS და Efficient Net + NAS-FPN-ის დანერგვით. საბოლოოდ, 2023 წელს, ჩვენ გვაქვს SAM, რომელსაც შემდეგ განვიხილავთ.
Segment Anything Model (SAM) – ზოგადი დანიშნულების გამოსახულების სეგმენტაცია
ის Segment Anything Model (SAM) არის ახალი მიდგომა, რომელსაც შეუძლია შეასრულოს ინტერაქტიული და ავტომატური სეგმენტაციის ამოცანები ერთ მოდელში. ადრე, ინტერაქტიული სეგმენტაცია საშუალებას აძლევდა ნებისმიერი ობიექტის კლასის სეგმენტირებას, მაგრამ ავალდებულებდა ადამიანს ამ მეთოდის წარმართვა ნიღბის განმეორებითი დახვეწით.
SAM-ში ავტომატური სეგმენტაცია საშუალებას იძლევა წინასწარ განსაზღვრული კონკრეტული ობიექტების კატეგორიების სეგმენტაცია. მისი ხელშემწყობი ინტერფეისი მას უაღრესად მოქნილს ხდის. შედეგად, SAM-ს შეუძლია შეასრულოს სეგმენტაციის ამოცანების ფართო სპექტრი შესაბამისი მოთხოვნის გამოყენებით, როგორიცაა დაწკაპუნებები, ყუთები, ტექსტი და სხვა.
SAM გაწვრთნილია 1 მილიარდზე მეტი ნიღბის მრავალფეროვან და გამჭრიახ მონაცემთა ბაზაზე, რაც შესაძლებელს გახდის ამოიცნოს ახალი ობიექტები და სურათები, რომლებიც მიუწვდომელია სავარჯიშო კომპლექტი. ეს თანამედროვე ჩარჩო ფართო რევოლუციას გამოიწვევს CV მოდელები აპლიკაციებში როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები, უსაფრთხოება და გაძლიერებული რეალობა.
SAM-ს შეუძლია აღმოაჩინოს და სეგმენტირება მოახდინოს მანქანის ირგვლივ თვითმართველ მანქანებში, როგორიცაა სხვა მანქანები, ფეხით მოსიარულეები და საგზაო ნიშნები. გაფართოებულ რეალობაში, SAM-ს შეუძლია რეალური სამყაროს გარემოს სეგმენტირება, რათა მოათავსოს ვირტუალური ობიექტები შესაბამის ადგილებში, შექმნას უფრო რეალისტური და მიმზიდველი UX.
გამოსახულების სეგმენტაციის გამოწვევები 2023 წელს
გამოსახულების სეგმენტაციის მზარდი კვლევა და განვითარება ასევე მნიშვნელოვან გამოწვევებს იწვევს. 2023 წელს გამოსახულების სეგმენტაციის რამდენიმე უმთავრესი გამოწვევა მოიცავს შემდეგს:
- მონაცემთა ნაკრების მზარდი სირთულე, განსაკუთრებით 3D გამოსახულების სეგმენტაციისთვის
- ინტერპრეტაციადი ღრმა მოდელების შემუშავება
- უკონტროლო სწავლის მოდელების გამოყენება, რომლებიც ამცირებენ ადამიანის ჩარევას
- რეალურ დროში და მეხსიერების ეფექტური მოდელების საჭიროება
- 3D წერტილი-ღრუბელის სეგმენტაციის შეფერხებების აღმოფხვრა
კომპიუტერული ხედვის მომავალი
გლობალური კომპიუტერული ხედვა ბაზარი გავლენას ახდენს მრავალ ინდუსტრიაზე და, სავარაუდოდ, ის მიაღწევს $ 41 მილიარდი დოლარი. გამოსახულების სეგმენტაციის თანამედროვე ტექნიკა, როგორიცაა Segment Anything Model, სხვა ღრმა სწავლის ალგორითმებთან ერთად, კიდევ უფრო გააძლიერებს კომპიუტერული ხედვის სტრუქტურას ციფრულ ლანდშაფტში. აქედან გამომდინარე, ჩვენ მომავალში ვიხილავთ უფრო მძლავრ კომპიუტერულ ხედვის მოდელებს და ინტელექტუალურ აპლიკაციებს.
შეიტყვეთ მეტი AI და ML-ის შესახებ, შეისწავლეთ გაერთიანდეთ.აი - თქვენი ერთჯერადი გადაწყვეტა ყველა შეკითხვისთვის ტექნიკისა და მისი თანამედროვე მდგომარეობის შესახებ.
