La segmentation sémantique est le processus qui consiste à attribuer une étiquette sémantique à chaque pixel présent dans une image. Par exemple, la détection des panneaux de signalisation vise à classer chaque pixel comme étant une voiture, un piéton ou un panneau de signalisation.
La segmentation sémantique vise à résoudre les problèmes de classification avec la vision par ordinateur qui exploite l’apprentissage profond et les réseaux de neurones convolutifs. Elle consiste à étiqueter chaque pixel d’une image avec une catégorie ou une étiquette de classe, telle que « personne », « arbre » ou « voiture »
La segmentation sémantique est différente des tâches de segmentation standard, qui étiquettent les pixels en fonction de leurs propriétés physiques (c’est-à-dire leur couleur). Elle vise à annoter chaque pixel avec son étiquette d’objet. L’algorithme d’identification des objets fonctionne sous l’architecture d’apprentissage des réseaux neuronaux.
La segmentation sémantique a récemment attiré plus d’attention dans le domaine de la vision par ordinateur et de l’apprentissage profond. Cela est dû à ses applications croissantes dans différentes industries.
La segmentation d’image est le processus de partitionnement d’une image numérique (images fixes et images vidéo) en plusieurs segments. Ces segments sont des régions homogènes en termes de contenu et de caractéristiques. La segmentation est utilisée dans les tâches de vision par ordinateur et de traitement d’images, telles que la reconnaissance d’objets et la compréhension de scènes.
Les types de segmentation d’images comprennent :
- Segmentation sémantique
- Segmentation instantanée
La segmentation sémantique est un sous-domaine de la vision par ordinateur et de l’apprentissage automatique qui concerne l’identification et l’étiquetage d’objets et d’autres éléments sémantiques dans les images. La segmentation sémantique est importante dans des tâches telles que :
- La détection d’objets
- Segmentation
- Recherche d’images
- Recherche d’images
- Classification
La segmentation d’instance est un problème de vision par ordinateur qui consiste à étiqueter chaque instance d’une image avec son étiquette de classe correspondante. Cette tâche est importante pour détecter des objets individuels dans une image, que vous pouvez utiliser pour des tâches de détection et de reconnaissance d’objets.
Reconnaissance faciale
La segmentation sémantique est utilisée pour la reconnaissance faciale. Le modèle est entraîné à prédire si une image contient un visage ou non. L’image d’entrée est d’abord convertie en une représentation vectorielle, que vous pouvez utiliser pour la comparaison avec d’autres vecteurs.
L’idée derrière cette application est que vous pouvez segmenter un visage en différentes régions, telles que les yeux, le nez et la bouche. Cela permet ensuite d’identifier la personne en question en comparant l’image à des ensembles de données de visages connus.
Voici un aperçu du processus de reconnaissance faciale :
- Le système de vérification analyse d’abord le visage.
- Ensuite, le système supprime tout bruit et autres éléments distrayants de l’image pour obtenir une image de meilleure qualité.
- Le système procède ensuite à l’analyse de l’image et détermine à quel sujet de la base de données l’image appartient.
- La sortie de ce programme indique si le sujet de l’image d’entrée se trouve ou non dans la base de données.
Voitures autopilotées
La segmentation sémantique est la première étape vers la mise en place de la conduite autonome. Pour comprendre le monde qui les entoure, les voitures utilisent des techniques de vision par ordinateur pour identifier les objets et leurs propriétés. L’étape suivante consiste à prendre des décisions sur la base de ces observations.
Par exemple, si une voiture voit un piéton marcher sur la route, elle doit savoir où ce piéton va aller et s’il va traverser la route ou non. Pour ce faire, la voiture doit comprendre quels objets se trouvent dans cette scène et comment ils vont se déplacer dans le futur (c’est-à-dire leurs trajectoires).
C’est là que la segmentation sémantique entre en jeu.
Diagnostic d’images médicales
Le diagnostic des images médicales est un processus long, coûteux et sujet aux erreurs. Le processus implique l’étiquetage de chaque pixel d’une image avec sa structure anatomique correspondante. Ce processus exige un effort important de la part d’experts formés qui passent des heures à annoter chaque image.
La segmentation sémantique réduit le temps nécessaire à l’étiquetage manuel avec annotation des images. L’industrie médicale peut tirer parti d’un modèle d’apprentissage machine qui étiquette automatiquement chaque pixel d’une image avec sa structure anatomique correspondante. De cette façon, les médecins peuvent se concentrer sur le diagnostic réel au lieu de passer du temps sur des tâches à faible valeur ajoutée comme la classification des pixels dans une image.
En résumé, la segmentation sémantique est un secteur important des algorithmes d’apprentissage profond, utilisé pour surcharger les progrès de la vision par ordinateur. La segmentation sémantique continuera à progresser dans plusieurs de ces sous-catégories connexes, la détection, la classification et la localisation d’objets.
