Bildsegmentierungstechniken [Schritt-für-Schritt-Implementierung]

Was siehst du als erstes, wenn du dein Selfie ansiehst? Dein Gesicht, richtig? Sie können Ihr Gesicht erkennen, weil Ihr Gehirn in der Lage ist, Ihr Gesicht zu identifizieren und es vom Rest des Bildes (dem Hintergrund) zu trennen.

Nun, wenn Sie möchten, dass Ihr Computer Ihr Gesicht in einem Selfie erkennt, wäre er dazu in der Lage?

Ja, vorausgesetzt, es kann eine Bildsegmentierung durchführen.

Im heutigen Artikel werden wir die Bildsegmentierung und alle ihre Hauptaspekte besprechen, einschließlich der verschiedenen Bildsegmentierungstechniken, die Sie verwenden können. Es ist jedoch eine lange Lektüre, daher empfehlen wir, diesen Artikel mit einem Lesezeichen zu versehen, damit Sie später darauf zurückkommen können.

Bevor wir beginnen, die verschiedenen Techniken zur Segmentierung in der Bildverarbeitung zu diskutieren, sollten wir zunächst herausfinden, „Was ist Bildsegmentierung?“.

Was ist Bildsegmentierung?

Die Bildsegmentierung ist ein Zweig der digitalen Bildverarbeitung, der sich auf die Aufteilung eines Bildes in verschiedene Teile entsprechend ihren Merkmalen und Eigenschaften konzentriert. Das Hauptziel der Bildsegmentierung besteht darin, das Bild für eine einfachere Analyse zu vereinfachen. Bei der Bildsegmentierung teilen Sie ein Bild in verschiedene Teile mit ähnlichen Attributen. Die Teile, in die Sie das Bild teilen, werden als Bildobjekte bezeichnet.

Es ist der erste Schritt zur Bildanalyse. Ohne Bildsegmentierung wäre die Durchführung von Computer-Vision-Implementierungen für Sie nahezu unmöglich.

Mithilfe von Bildsegmentierungstechniken können Sie bestimmte Pixel aus einem Bild teilen und gruppieren, ihnen Labels zuweisen und weitere Pixel anhand dieser Labels klassifizieren. Sie können Linien ziehen, Grenzen festlegen und bestimmte Objekte (wichtige Komponenten) in einem Bild von den übrigen Objekten (unwichtige Komponenten) trennen.

Beim maschinellen Lernen können Sie die Labels, die Sie aus der Bildsegmentierung generiert haben, für überwachtes und nicht überwachtes Training verwenden. Damit könnten Sie viele geschäftliche Probleme lösen.

Ein Beispiel wäre besser zu verstehen, wie die Bildsegmentierung funktioniert.

Betrachten Sie das folgende Bild.

Quelle

Hier sehen Sie einen Stuhl, der mitten auf einer Straße steht. Mithilfe der Bildsegmentierung können Sie den Stuhl vom Bild trennen. Darüber hinaus können Sie zahlreiche Bildsegmentierungstechniken verwenden, um unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie beispielsweise ein Bild mit mehreren Stühlen verwenden möchten, müssen Sie die semantische Segmentierung verwenden.

Wenn Sie hingegen jeden Stuhl in einem Bild wie dem folgenden identifizieren möchten, müssen Sie die Instanzsegmentierung verwenden:

Quelle

Warum ist Bildsegmentierung notwendig?

Die Bildsegmentierung ist ein großer Aspekt der Computer Vision und hat viele Anwendungen in zahlreichen Branchen. Einige der bemerkenswerten Bereiche, in denen die Bildsegmentierung häufig verwendet wird, sind:

1. Gesichtserkennung

Die in Ihrem iPhone und fortschrittlichen Sicherheitssystemen vorhandene Gesichtserkennungstechnologie verwendet Bildsegmentierung, um Ihr Gesicht zu identifizieren. Es muss in der Lage sein, die einzigartigen Merkmale Ihres Gesichts zu identifizieren, damit keine unerwünschte Partei auf Ihr Telefon oder System zugreifen kann.

2. Identifizierung des Nummernschilds

Viele Ampeln und Kameras verwenden die Kennzeichenerkennung, um Bußgelder zu erheben und bei der Suche zu helfen. Die Nummernschild-Identifikationstechnologie ermöglicht es einem Verkehrssystem, ein Auto zu erkennen und seine besitzbezogenen Informationen zu erhalten. Es verwendet Bildsegmentierung, um ein Nummernschild und seine Informationen von den übrigen Objekten in seiner Sicht zu trennen. Diese Technologie hat den Bußgeldprozess für Regierungen erheblich vereinfacht.

3. Bildbasierte Suche

Google und andere Suchmaschinen, die bildbasierte Suchfunktionen anbieten, verwenden Bildsegmentierungstechniken, um die in Ihrem Bild vorhandenen Objekte zu identifizieren und ihre Ergebnisse mit den relevanten Bildern zu vergleichen, die sie finden, um Ihnen Suchergebnisse zu liefern.

4. Medizinische Bildgebung

Im medizinischen Bereich verwenden wir die Bildsegmentierung, um Krebszellen zu lokalisieren und zu identifizieren, Gewebevolumina zu messen, virtuelle Operationssimulationen durchzuführen und die Navigation innerhalb der Operation durchzuführen. Die Bildsegmentierung hat viele Anwendungen im medizinischen Bereich. Es hilft bei der Identifizierung betroffener Bereiche und bei der Planung von Behandlungen für dieselben.

Abgesehen von diesen Anwendungen findet die Bildsegmentierung Verwendung in der Fertigung, Landwirtschaft, Sicherheit und vielen anderen Sektoren. Da unsere Computer-Vision-Technologien immer fortschrittlicher werden, wird die Verwendung von Bildsegmentierungstechniken entsprechend zunehmen.

Beispielsweise haben einige Hersteller damit begonnen, Bildsegmentierungstechniken zu verwenden, um fehlerhafte Produkte zu finden. Dabei würde der Algorithmus nur die notwendigen Komponenten aus dem Bild des Objekts erfassen und als fehlerhaft oder optimal klassifizieren. Dieses System reduziert das Risiko menschlicher Fehler und macht den Testprozess für die Organisation effizienter.

Übliche Implementierungen der Bildklassifizierung sind in Python, C, C++ und Matlab.

Was sind die verschiedenen Arten von Bildsegmentierungen?

Die Bildsegmentierung ist ein sehr weites Thema und hat verschiedene Vorgehensweisen. Wir können die Bildsegmentierung nach folgenden Parametern klassifizieren:

1. Ansatzbasierte Klassifizierung

Im einfachsten Sinne ist die Bildsegmentierung eine Objektidentifikation. Ein Algorithmus kann die verschiedenen Komponenten nicht klassifizieren, ohne zuerst ein Objekt zu identifizieren. Von einfachen bis hin zu komplizierten Implementierungen, alle Bildsegmentierungen basieren auf der Objektidentifikation.

Wir können also Bildsegmentierungsmethoden basierend auf der Art und Weise klassifizieren, wie Algorithmen Objekte identifizieren, was bedeutet, ähnliche Pixel zu sammeln und sie von unähnlichen Pixeln zu trennen. Es gibt zwei Ansätze, um diese Aufgabe auszuführen:

Regionsbasierter Ansatz (Erkennen von Ähnlichkeiten)

Bei dieser Methode erkennen Sie ähnliche Pixel im Bild gemäß einem ausgewählten Schwellenwert, einer Bereichsverschmelzung, einer Bereichsausbreitung und einem Bereichswachstum. Clustering und ähnliche Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden diese Methode, um unbekannte Merkmale und Attribute zu erkennen. Klassifikationsalgorithmen folgen diesem Ansatz, um Merkmale zu erkennen und Bildsegmente danach zu trennen.

Grenzbasierter Ansatz (Erkennung von Diskontinuitäten)

Der grenzenbasierte Ansatz ist das Gegenteil des bereichsbasierten Ansatzes zur Objektidentifikation. Anders als bei der bereichsbasierten Erkennung, bei der Sie Pixel mit ähnlichen Merkmalen finden, finden Sie beim grenzenbasierten Ansatz Pixel, die sich voneinander unterscheiden. Punkterkennung, Kantenerkennung, Linienerkennung und ähnliche Algorithmen folgen dieser Methode, bei der sie die Kante unterschiedlicher Pixel erkennen und sie entsprechend vom Rest des Bildes trennen.

2. Technikbasierte Klassifizierung

Beide Ansätze haben ihre unterschiedlichen Bildsegmentierungstechniken. Wir verwenden diese Techniken entsprechend der Art des Bildes, das wir verarbeiten und analysieren möchten, und der Art der Ergebnisse, die wir daraus ableiten möchten.

Basierend auf diesen Parametern können wir Bildsegmentierungsalgorithmen in die folgenden Kategorien einteilen:

Strukturelle Techniken

Diese Algorithmen benötigen die Strukturdaten des verwendeten Bildes. Dazu gehören Pixel, Verteilungen, Histogramme, Pixeldichte, Farbverteilung und andere relevante Informationen. Dann müssen Sie die Strukturdaten der Region haben, die Sie vom Bild trennen müssen.

Sie benötigen diese Informationen, damit Ihr Algorithmus die Region identifizieren kann. Die Algorithmen, die wir für diese Implementierungen verwenden, folgen dem regionsbasierten Ansatz.

Stochastische Techniken

Diese Algorithmen benötigen Informationen über die diskreten Pixelwerte des Bildes anstelle der Struktur des benötigten Bildausschnitts. Aus diesem Grund benötigen sie nicht viele Informationen, um eine Bildsegmentierung durchzuführen, und sind nützlich, wenn Sie mit mehreren Bildern arbeiten müssen. Algorithmen für maschinelles Lernen wie K-Means-Clustering und ANN-Algorithmen fallen in diese Kategorie.

Hybride Techniken

Wie Sie dem Namen entnehmen können, verwenden diese Algorithmen sowohl stochastische als auch strukturelle Methoden. Das bedeutet, dass sie die Strukturinformationen der erforderlichen Region und die diskreten Pixelinformationen des gesamten Bildes verwenden, um eine Bildsegmentierung durchzuführen.

Was sind die verschiedenen Arten von Bildsegmentierungstechniken?

Nachdem wir nun die verschiedenen Ansätze und Arten von Techniken zur Bildsegmentierung kennen, können wir mit der Diskussion der Einzelheiten beginnen. Im Folgenden sind die wichtigsten Arten von Bildsegmentierungstechniken aufgeführt:

1. Schwellensegmentierung
2. Kantenbasierte Segmentierung
3. Regionsbasierte Segmentierung
4. Watershed-Segmentierung
5. Clustering-basierte Segmentierungsalgorithmen
6. Neuronale Netze für die Segmentierung

Lassen Sie uns jede dieser Techniken im Detail besprechen, um ihre Eigenschaften, Vorteile und Einschränkungen zu verstehen:

1. Schwellensegmentierung

Das einfachste Verfahren zur Segmentierung in der Bildverarbeitung ist das Schwellwertverfahren. Es unterteilt die Pixel in einem Bild, indem es die Intensität des Pixels mit einem bestimmten Wert (Schwellenwert) vergleicht. Es ist nützlich, wenn das gewünschte Objekt eine höhere Intensität als der Hintergrund hat (unnötige Teile).

Sie können den Schwellenwert (T) als konstant betrachten, aber er würde nur funktionieren, wenn das Bild sehr wenig Rauschen (unnötige Informationen und Daten) enthält. Sie können den Schwellwert je nach Bedarf konstant oder dynamisch halten.

Das Schwellenwertverfahren wandelt ein Graustufenbild in ein Binärbild um, indem es in zwei Segmente (erforderliche und nicht erforderliche Abschnitte) geteilt wird.

Entsprechend den verschiedenen Schwellenwerten können wir die Schwellensegmentierung in die folgenden Kategorien einteilen:

Einfacher Schwellenwert

Bei dieser Methode ersetzen Sie die Pixel des Bildes entweder durch Weiß oder Schwarz. Wenn nun die Intensität eines Pixels an einer bestimmten Position unter dem Schwellenwert liegt, würden Sie es durch Schwarz ersetzen. Wenn es andererseits höher als der Schwellenwert ist, würden Sie es durch Weiß ersetzen. Dies ist eine einfache Schwellenwertbildung und eignet sich besonders für Anfänger in der Bildsegmentierung.

Otsus Binarisierung

Bei der einfachen Schwellenwertbildung haben Sie einen konstanten Schwellenwert ausgewählt und ihn zur Durchführung der Bildsegmentierung verwendet. Wie stellen Sie jedoch fest, dass der von Ihnen gewählte Wert der richtige war? Während die einfache Methode dafür darin besteht, verschiedene Werte zu testen und einen auszuwählen, ist dies nicht die effizienteste.

Nehmen Sie ein Bild mit einem Histogramm mit zwei Spitzen auf, eine für den Vordergrund und eine für den Hintergrund. Durch die Verwendung der Otsu-Binärisierung können Sie den ungefähren Wert der Mitte dieser Spitzen als Ihren Schwellenwert nehmen.

Bei der Otsu-Binarisierung berechnen Sie den Schwellenwert aus dem Histogramm des Bildes, wenn das Bild bimodal ist.

Dieser Vorgang ist sehr beliebt, um Dokumente zu scannen, Muster zu erkennen und unnötige Farben aus einer Datei zu entfernen. Es hat jedoch viele Einschränkungen. Sie können es nicht für Bilder verwenden, die nicht bimodal sind (Bilder, deren Histogramme mehrere Spitzen aufweisen).

Adaptive Schwellenwerte

Einen konstanten Schwellenwert zu haben, ist möglicherweise kein geeigneter Ansatz für jedes Bild. Unterschiedliche Bilder haben unterschiedliche Hintergründe und Bedingungen, die ihre Eigenschaften beeinflussen.

Anstatt also einen konstanten Schwellwert für die Segmentierung des gesamten Bildes zu verwenden, können Sie den Schwellwert variabel halten. Bei dieser Technik behalten Sie unterschiedliche Schwellenwerte für verschiedene Bereiche eines Bildes bei.

Diese Methode funktioniert gut bei Bildern mit unterschiedlichen Lichtverhältnissen. Sie müssen einen Algorithmus verwenden, der das Bild in kleinere Abschnitte segmentiert und den Schwellenwert für jeden von ihnen berechnet.

2. Kantenbasierte Segmentierung

Die kantenbasierte Segmentierung ist eine der beliebtesten Implementierungen der Segmentierung in der Bildverarbeitung. Es konzentriert sich auf die Identifizierung der Kanten verschiedener Objekte in einem Bild. Dies ist ein entscheidender Schritt, da er Ihnen hilft, die Merkmale der verschiedenen im Bild vorhandenen Objekte zu finden, da Kanten viele Informationen enthalten, die Sie verwenden können.

Die Kantenerkennung ist weit verbreitet, da sie Ihnen hilft, unerwünschte und unnötige Informationen aus dem Bild zu entfernen. Es reduziert die Größe des Bildes erheblich und macht es einfacher, dasselbe zu analysieren.

Bei der kantenbasierten Segmentierung verwendete Algorithmen identifizieren Kanten in einem Bild anhand der Unterschiede in Textur, Kontrast, Graustufe, Farbe, Sättigung und anderen Eigenschaften. Sie können die Qualität Ihrer Ergebnisse verbessern, indem Sie alle Kanten zu Kantenketten verbinden, die genauer mit den Bildrändern übereinstimmen.

Es sind viele kantenbasierte Segmentierungsverfahren verfügbar. Wir können sie in zwei Kategorien einteilen:

Suchbasierte Kantenerkennung

Suchbasierte Kantenerkennungsverfahren konzentrieren sich auf die Berechnung eines Maßes der Kantenstärke und suchen nach lokalen Richtungsmaxima der Gradientengröße durch eine berechnete Schätzung der lokalen Ausrichtung der Kante.

Nulldurchgangsbasierte Kantenerkennung

Auf Nulldurchgängen basierende Kantenerkennungsverfahren suchen nach Nulldurchgängen in einem abgeleiteten Ausdruck, der aus dem Bild abgerufen wird, um die Kanten zu finden.

In der Regel müssen Sie das Bild vorverarbeiten, um unerwünschtes Rauschen zu entfernen und Kanten besser erkennen zu können. Canny, Prewitt, Deriche und Roberts Cross sind einige der beliebtesten Kantenerkennungsoperatoren. Sie erleichtern das Erkennen von Ungänzen und das Auffinden von Kanten.

Bei der kantenbasierten Erkennung besteht Ihr Ziel darin, ein partielles Segmentierungsminimum zu erhalten, bei dem Sie alle lokalen Kanten in einem Binärbild gruppieren können. In Ihrem neu erstellten Binärbild müssen die Kantenketten mit den vorhandenen Komponenten des betreffenden Bildes übereinstimmen.

3. Regionsbasierte Segmentierung

Regionsbasierte Segmentierungsalgorithmen unterteilen das Bild in Abschnitte mit ähnlichen Merkmalen. Diese Bereiche sind nur eine Gruppe von Pixeln, und der Algorithmus findet diese Gruppen, indem er zuerst einen Ausgangspunkt lokalisiert, der ein kleiner Abschnitt oder ein großer Teil des Eingabebilds sein kann.

Nachdem die Saatpunkte gefunden wurden, würde ein bereichsbasierter Segmentierungsalgorithmus ihnen entweder weitere Pixel hinzufügen oder sie verkleinern, damit sie mit anderen Saatpunkten zusammengeführt werden können.

Basierend auf diesen beiden Methoden können wir die regionenbasierte Segmentierung in die folgenden Kategorien einteilen:

Region wächst

Bei dieser Methode beginnen Sie mit einer kleinen Gruppe von Pixeln und beginnen dann, gemäß bestimmten Ähnlichkeitsbedingungen iterativ mehr Pixel zusammenzuführen. Ein Region-Growing-Algorithmus würde ein beliebiges Seed-Pixel im Bild auswählen, es mit den benachbarten Pixeln vergleichen und beginnen, die Region zu vergrößern, indem Übereinstimmungen mit dem Seed-Punkt gefunden werden.

Wenn eine bestimmte Region nicht weiter wachsen kann, wählt der Algorithmus ein anderes Seed-Pixel aus, das möglicherweise zu keiner bestehenden Region gehört. Eine Region kann zu viele Attribute haben, was dazu führt, dass sie den größten Teil des Bildes einnimmt. Um einen solchen Fehler zu vermeiden, vergrößern Region-Growing-Algorithmen mehrere Regionen gleichzeitig.

Sie sollten Region-Growing-Algorithmen für Bilder mit viel Rauschen verwenden, da das Rauschen das Auffinden von Kanten erschweren oder Schwellenwertalgorithmen verwenden würde.

Aufteilen und Zusammenführen von Regionen

Wie der Name schon sagt, würde eine fokussierte Methode zum Teilen und Zusammenführen von Regionen zwei Aktionen zusammen ausführen – das Teilen und Zusammenführen von Teilen des Bildes.

Es würde zuerst das Bild in Bereiche mit ähnlichen Attributen zerlegen und die benachbarten Teile, die einander ähnlich sind, zusammenführen. Bei der Bereichsaufteilung betrachtet der Algorithmus das gesamte Bild, während sich der Algorithmus beim Bereichswachstum auf einen bestimmten Punkt konzentriert.

Die Region-Splitting-and-Merge-Methode folgt einer Teile-und-Herrsche-Methodik. Es teilt das Bild in verschiedene Teile und ordnet sie dann gemäß den vorgegebenen Bedingungen zu. Ein anderer Name für die Algorithmen, die diese Aufgabe ausführen, ist Split-Merge-Algorithmen.

4. Watershed-Segmentierung

In der Bildverarbeitung ist eine Wasserscheide eine Transformation auf einem Graustufenbild. Es bezieht sich auf die geologische Wasserscheide oder eine Wasserscheide. Ein Wasserscheidenalgorithmus würde das Bild so behandeln, als wäre es eine topografische Karte. Es betrachtet die Helligkeit eines Pixels als seine Höhe und findet die Linien, die entlang der Oberseite dieser Grate verlaufen.

Watershed hat viele technische Definitionen und mehrere Anwendungen. Abgesehen von der Identifizierung der Grate der Pixel konzentriert es sich auf die Definition von Becken (das Gegenteil von Graten) und überflutet die Becken mit Markierungen, bis sie auf die Wasserscheidelinien treffen, die durch die Grate verlaufen.

Da Becken viele Markierungen haben, während die Grate keine haben, wird das Bild entsprechend der „Höhe“ jedes Pixels in mehrere Regionen unterteilt.

Die Watershed-Methode wandelt jedes Bild in eine topografische Karte um. Die Watershed-Segmentierungsmethode würde die Topografie durch die Grauwerte ihrer Pixel widerspiegeln.

Nun, eine Landschaft mit Tälern und Graten hätte sicherlich dreidimensionale Aspekte. Die Wasserscheide würde die dreidimensionale Darstellung des Bildes berücksichtigen und entsprechend Regionen anlegen, die als „Einzugsgebiete“ bezeichnet werden.

Es hat viele Anwendungen im medizinischen Bereich wie MRT, medizinische Bildgebung usw. Die Watershed-Segmentierung ist ein wichtiger Bestandteil der medizinischen Bildsegmentierung. Wenn Sie also in diesen Sektor einsteigen möchten, sollten Sie sich besonders darauf konzentrieren, diese Methode für die Segmentierung in der Bildverarbeitung zu erlernen.

5. Clustering-basierte Segmentierungsalgorithmen

Wenn Sie sich mit Klassifizierungsalgorithmen beschäftigt haben, müssen Sie auf Clustering-Algorithmen gestoßen sein. Sie sind unbeaufsichtigte Algorithmen und helfen Ihnen, versteckte Daten im Bild zu finden, die für ein normales Sehvermögen möglicherweise nicht sichtbar sind. Diese versteckten Daten umfassen Informationen wie Cluster, Strukturen, Schattierungen usw.

Wie der Name schon sagt, teilt ein Clustering-Algorithmus das Bild in Cluster (unzusammenhängende Gruppen) von Pixeln mit ähnlichen Merkmalen. Es würde die Datenelemente in Cluster aufteilen, wobei die Elemente in einem Cluster im Vergleich zu den in anderen Clustern vorhandenen Elementen ähnlicher sind.

Einige der beliebten Clustering-Algorithmen umfassen Fuzzy-c-means (FCM), k-means und verbesserte k-means-Algorithmen. Bei der Bildsegmentierung würden Sie meistens den k-Means-Clustering-Algorithmus verwenden, da er recht einfach und effizient ist. Andererseits ordnet der FCM-Algorithmus die Pixel entsprechend ihrer unterschiedlichen Zugehörigkeitsgrade in verschiedene Klassen ein.

Die wichtigsten Clustering-Algorithmen zur Segmentierung in der Bildverarbeitung sind:

K-bedeutet Clustering

K-Means ist ein einfacher Algorithmus für unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen. Es klassifiziert ein Bild durch eine bestimmte Anzahl von Clustern. Es beginnt den Prozess, indem es den Bildraum in k Pixel unterteilt, die Schwerpunkte von k Gruppen darstellen.

Dann ordnen sie jedes Objekt der Gruppe basierend auf der Entfernung zwischen ihnen und dem Schwerpunkt zu. Wenn der Algorithmus alle Pixel allen Clustern zugewiesen hat, kann er die Schwerpunkte verschieben und neu zuweisen.

Fuzzy C bedeutet

Mit der Fuzzy-C-Means-Clustering-Methode können die Pixel im Bild in mehreren Clustern geclustert werden. Das bedeutet, dass ein Pixel zu mehr als einem Cluster gehören kann. Jedes Pixel würde jedoch unterschiedliche Ähnlichkeitsgrade mit jedem Cluster aufweisen. Der Fuzzy-C-Means-Algorithmus verfügt über eine Optimierungsfunktion, die die Genauigkeit Ihrer Ergebnisse beeinflusst.

Clustering-Algorithmen können die meisten Ihrer Bildsegmentierungsanforderungen erfüllen. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, lesen Sie diesen Leitfaden zu Clustering und den verschiedenen Arten von Clustering-Algorithmen .

6. Neuronale Netze zur Segmentierung

Vielleicht möchten Sie nicht alles selbst machen. Vielleicht möchten Sie die meisten Ihrer Aufgaben von einer KI erledigen lassen, was Sie mit neuronalen Netzen zur Bildsegmentierung sicherlich tun können.

Sie würden KI verwenden, um ein Bild zu analysieren und seine verschiedenen Komponenten wie Gesichter, Objekte, Text usw. zu identifizieren. Convolutional Neural Networks sind sehr beliebt für die Bildsegmentierung, da sie Bilddaten sehr schnell und effizient identifizieren und verarbeiten können.

Die Experten von Facebook AI Research (FAIR) haben eine Deep-Learning-Architektur namens Mask R-CNN entwickelt, die eine pixelweise Maske für jedes in einem Bild vorhandene Objekt erstellen kann. Es ist eine verbesserte Version der Objekterkennungsarchitektur Faster R-CNN. Das schnellere R-CNN verwendet zwei Datenelemente für jedes Objekt in einem Bild, die Begrenzungsrahmenkoordinaten und die Klasse des Objekts. Mit Mask R-CNN erhalten Sie einen zusätzlichen Abschnitt in diesem Prozess. Maske R-CNN gibt die Objektmaske aus, nachdem die Segmentierung durchgeführt wurde.

In diesem Prozess übergeben Sie zuerst das Eingabebild an das ConvNet, das die Feature-Map für das Bild generiert. Dann wendet das System das Region Proposal Network (RPN) auf die Feature-Maps an und generiert die Objektvorschläge mit ihren Objectness-Scores.

Danach wird die Roi-Pooling-Schicht auf die Vorschläge angewendet, um sie auf eine Größe zu reduzieren. Im letzten Schritt übergibt das System die Vorschläge an die angeschlossene Schicht zur Klassifizierung und generiert die Ausgabe mit den Begrenzungsrahmen für jedes Objekt.

Erfahren Sie mehr über die Segmentierung in der Bildverarbeitung

Segmentierung in der Bildverarbeitung ist sicherlich ein breites Thema mit vielen Teilbereichen. Von verschiedenen Bildsegmentierungstechniken bis hin zu Algorithmen gibt es in dieser Disziplin eine Menge zu lernen. Bei so viel Boden, den es zu bewältigen gilt, kann man sich leicht verirren und verwirren.

Aus diesem Grund empfehlen wir, einen Kurs in maschinellem Lernen und KI zu belegen, um diese Probleme zu lösen. Ein Kurs in diesem Fach würde Ihnen die Grundlagen sowie die fortgeschrittenen Konzepte der Bildsegmentierung und der verwandten Bereiche vermitteln. Sie lernen die verschiedenen Konzepte des maschinellen Lernens in Bezug auf Bildverarbeitung, Bildsegmentierung und Computer Vision kennen.

KI- und ML-Kurse erleichtern Ihnen das Erlernen aller relevanten Konzepte, da Sie einen strukturierten Lehrplan zum Lernen erhalten. Bei upGrad bieten wir mehrere Kurse zum maschinellen Lernen an.

Im Folgenden sind die Hauptkurse aufgeführt, die wir in maschinellem Lernen und KI anbieten:

• Master of Science in Maschinellem Lernen & KI
• Executive Postgraduiertenprogramm für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
• Master of Science in Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz
• PG-Zertifizierung in Machine Learning und Deep Learning
• PG-Zertifizierung in maschinellem Lernen und NLP

In all diesen Kursen können Sie von Branchenexperten lernen, die Ihre Zweifel ausräumen und Ihre Fragen in Live-Sitzungen beantworten. Sie lernen online, was bedeutet, dass Sie während der Teilnahme an diesen Kursen nirgendwo hingehen oder Ihren Job stören müssen.

Mit diesen Kursen haben Sie Zugriff auf die Student Success Corner von upGrad, die viele zusätzliche Vorteile bietet, darunter personalisiertes Feedback zum Lebenslauf, Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche und Karriereberatung. Am Ende des Kurses sind Sie ein arbeitsbereiter KI/ML-Profi, der mit allen erforderlichen Soft- und Hardskills ausgestattet ist.

Fazit

Bildsegmentierung ist sicherlich ein kompliziertes und fortgeschrittenes Thema. Alle verschiedenen Bildsegmentierungstechniken, die wir in diesem Artikel besprochen haben, haben ihre spezifischen Vorteile und Einschränkungen. Wenn Sie sich mit ihnen vertraut machen, bekommen Sie eine Vorstellung davon, wo Sie das eine verwenden und wo Sie das andere vermeiden sollten.

Mit all den erlernten Fähigkeiten können Sie auch auf anderen Wettbewerbsplattformen aktiv werden, um Ihre Fähigkeiten zu testen und noch mehr praktische Erfahrungen zu sammeln.