Her Şeyi Bölme Modeli – Bilgisayarlı Görüntü Algılama Büyük Bir İyileştirme Kazanıyor

Bilgisayarlı görüntüleme (CV), 10 yıl içinde %50’den %99’a ulaştı. Teknoloji, modern algoritmalar ve görüntü bölme teknikleri ile daha da gelişerekWithout önceki seviyelerin ötesine geçmesi bekleniyor. Meta’nın FAIR laboratuvarı yakın zamanda Her Şeyi Bölme Modeli (SAM) – görüntü bölme alanında bir devrim yaratan bir modeli yayınladı. Bu gelişmiş model, girdi istemlerinden ayrıntılı nesne maskeleri üretebiliyor ve bilgisayar görüntüsünü yeni bir seviyeye taşıyor. Dijital teknoloji ile etkileşimimizi bu çağda potansiyel olarak devrimleştirme gücüne sahip.

Görüntü bölme ve SAM’in bilgisayar görüntüsüne nasıl etki ettiğini keşfedelim bilgisayarlı görüntüleme.

Görüntü Bölme Nedir ve Türleri Nelerdir?

Görüntü bölme, bilgisayar görüntüsünde bir görüntüyü birden fazla bölge veya segmente ayıran bir süreçtir, her biri görüntünün farklı bir nesnesini veya alanını temsil eder. Bu yaklaşım, uzmanların görüntünün belirli kısımlarını izole etmesine ve anlamlı bilgiler elde etmesine olanak tanır.

Görüntü bölme modelleri, önemli görüntü ayrıntılarını tanıyarak ve karmaşıklığı azaltarak çıktıları iyileştirmek için eğitilir. Bu algoritmalar, renk, doku, kontrast, gölgeler ve kenarlar gibi özelliklere dayanarak bir görüntünün farklı bölgeleri arasında etkili bir şekilde ayrım yaparlar.

Bir görüntüyü segmentleyerek, analizimizi ilgi alanlarımızın bölgelerine odaklayabilir ve ayrıntılı bilgiler elde edebiliriz. Aşağıda farklı görüntü bölme teknikleri bulunmaktadır.

• Anlamsal bölme pikselleri anlamsal sınıflara ayırma işlemini içerir.
• Örnek bölme her bir nesneyi bir görüntüde tespit ederek ve çizerek daha da ileri gider.
• Panoramik bölme her bir nesne pikseline benzersiz örnek kimlikleri atayarak, bir görüntüdeki tüm nesnelerin daha kapsamlı ve bağlamsal etiketlemesini sağlar.

Bölme, görüntü tabanlı derin öğrenme modelleri kullanılarak gerçekleştirilir. Bu modeller, eğitim kümesinden tüm değerli veri noktalarını ve özellikleri alır, ardından bu verileri vektörler ve matrisler haline getirerek karmaşık özellikleri anlamak için kullanır. Görüntü bölmesi için yaygın olarak kullanılan bazı derin öğrenme modelleri:

• Evrişim Sinir Ağları (CNN’ler)
• Tam Bağlı Ağlar (FCN’ler)
• Yinelenen Sinir Ağları (RNN’ler)

Görüntü Bölme Nasıl Çalışır?

Bilgisayarlı görüntüde, çoğu görüntü bölme modeli bir kodlayıcı-dekodlayıcı ağından oluşur. Kodlayıcı, girdi verilerinin gizli bir uzay temsilini kodlar, dekodlayıcı ise segment haritalarını veya diğer bir deyişle bir görüntüdeki her nesnenin konumunu çizen haritaları oluşturur.

Genellikle, bölme işlemi 3 aşamadan oluşur:

• İstemleri işleme için matematiksel bir modele dönüştüren bir görüntü kodlayıcı.
• Kodlayıcı, vektörleri birden fazla seviyede birleştirir.
• Giriş gömme noktalarını girdi olarak alan ve bir görüntüdeki farklı nesneleri ayrı olarak çizen bir hızlı maske dekodlayıcı.

Görüntü Bölme Durumu

2014 yılında, derin öğrenme tabanlı bölme algoritmaları gibi CNN+CRF ve FCN’nin ortaya çıktığı bir dalganın başlangıcını gördük ve bu, alanda önemli ilerlemeler sağladı. 2015 yılında, U-Net ve Deconvolution Network, bölme sonuçlarının doğruluğunu iyileştirdi.

2016’da, Örnek Farkındalık Bölme, V-Net ve RefineNet, bölmenin doğruluğunu ve hızını daha da iyileştirdi. 2017’de, Mark-RCNN ve FC-DenseNet, nesne tespiti ve yoğun tahmini bölme görevlerine tanıttı.

2018’de, Panoramik Bölme, Mask-Lab ve Bağlam Kodlama Ağları, örnek seviyesinde bölme ihtiyacını ele alan bu yaklaşımların merkezinde yer aldı. 2019’da, Panoramik FPN, HRNet ve Çapraz Dikkat, örnek seviyesinde bölme için yeni yaklaşımlar sundu.

2020’de, trend devam etti ve Detecto RS, Panoramik DeepLab, PolarMask, CenterMask, DC-NAS ve Efficient Net + NAS-FPN’nin tanıtılmasıyla devam etti. Son olarak, 2023’te SAM’i tartışacağımız gibi, bu trend devam ediyor.

Her Şeyi Bölme Modeli (SAM) – Genel Amaçlı Görüntü Bölme

Görüntü kaynağı

Her Şeyi Bölme Modeli (SAM), tek bir modelde etkileşimli ve otomatik bölme görevlerini gerçekleştirebilen yeni bir yaklaşımdır. Önceden, etkileşimli bölme, herhangi bir nesne sınıfını bölme olanağı sunuyordu, ancak yöntemi bir maskeyi yinelemeli olarak iyileştirerek bir kişi tarafından yönlendirilmesini gerektiriyordu.

SAM’deki otomatik bölme, önceden tanımlanan belirli nesne kategorilerinin bölmesini sağlar. Esnek bir arayüze sahiptir ve bu nedenle SAM, tıklatma, kutular, metin ve daha fazlası gibi uygun bir istem kullanarak bir dizi bölme görevini ele alabilir.

SAM, 1 milyardan fazla maske içeren çeşitli ve aydınlatıcı bir veri kümesiyle eğitilmiştir, bu da eğitim kümesinde bulunmayan yeni nesneleri ve görüntüleri tanıyabilmesini sağlar. Bu modern çerçeve, self-sürüş araçları, güvenlik ve artırılmış gerçeklik gibi uygulamalardaki CV modellerini devrimleştirerek geniş bir şekilde devrime yol açacaktır.

SAM, self-sürüş araçlarında arabaların etrafındaki nesneleri, diğer araçları, yayaları ve trafik işaretlerini tespit edebilir ve bölebilir. Artırılmış gerçeklikte, SAM gerçek dünya ortamını sanal nesneleri uygun konumlarda yerleştirerek daha gerçekçi ve etkileşimli bir kullanıcı deneyimi oluşturmak için segmentleyebilir.

2023’te Görüntü Bölme Zorlukları

Görüntü bölmesinde artan araştırma ve geliştirme, önemli zorluklar da getiriyor. 2023’teki bazı başlıca görüntü bölme zorlukları arasında şunlar yer alıyor:

• Özellikle 3B görüntü bölmesi için veri kümelerinin artan karmaşıklığı
• Açıklayıcı derin modellerin geliştirilmesi
• İnsan müdahalesini en aza indirgeyen denetimsiz öğrenme modellerinin kullanımı
• Gerçek zamanlı ve bellek verimliliğine sahip modellerin gereksinimi
• 3B nokta bulutu bölmesinin tıkanıklıklarını bertaraf etme

Bilgisayarlı Görüntü Geleceği

Küresel bilgisayarlı görüntüleme pazarı, multiple endüstrileri etkiliyor ve 2030 yılına kadar $41 milyara ulaşması bekleniyor. Modern görüntü bölme teknikleri gibi Her Şeyi Bölme Modeli, diğer derin öğrenme algoritmalarıyla birleştirildiğinde, bilgisayar görüntüsünün dijital manzara içindeki dokusunu daha da güçlendirecek. Dolayısıyla, gelecekte daha güçlü bilgisayar görüntüleme modelleri ve akıllı uygulamalar göreceğiz.

AI ve ML hakkında daha fazla bilgi edinmek için, tüm teknoloji ve modern durumu hakkında sorularınıza cevap veren Unite.ai sitesini keşfedin.