Segmentation Des Instances
La segmentation d’instance est une technique de vision par ordinateur qui identifie et segmente des objets individuels dans une image ; contrairement à la segmentation sémantique, qui regroupe les pixels en fonction de leur signification sémantique (par exemple, route, ciel, personne), la segmentation d'instance fait la distinction entre plusieurs instances de la même classe d'objets.
Étapes de travail de la segmentation d'instance
La segmentation des instances implique deux étapes principales : la détection d’objets et la segmentation sémantique.
Dans l’étape de détection d’objet, le modèle est utilisé pour identifier les cadres de délimitation de tous les objets de l’image.
Dans l’étape de segmentation sémantique, chaque pixel dans chaque boîte englobante est classé dans l’une des plusieurs catégories. Enfin, les cadres de délimitation sont affinés pour s’adapter au contour de chaque objet.
Les défis de la segmentation des instances
La segmentation d’instance implique l’identification et la délimitation d’objets individuels dans une image et comporte 4 défis.
L’un des défis consiste à délimiter avec précision les limites des objets, en particulier lorsque les objets sont proches ou ont des formes complexes.
Un autre défi est la gestion des cas d’occlusion, où les objets se chevauchent partiellement ou sont cachés de la vue. Traiter différentes échelles et tailles d’objets dans les images est également un défi.
De plus, la segmentation des instances nécessite beaucoup de ressources de calcul en raison du besoin de prédiction au niveau des pixels et de cartes de caractéristiques haute résolution.
Enfin, la collecte et l’annotation d’ensembles de données de segmentation d’instances à grande échelle peuvent prendre du temps et coûter cher, limitant la disponibilité des données de formation pour développer des modèles précis.
Applications de la segmentation d'instances
La segmentation d’instances a des applications dans divers domaines.
- existerConduite autonomeSur le terrain, il peut être utilisé pour détecter et segmenter différents objets sur la route, tels que des véhicules, des piétons et des panneaux de signalisation, pour aider les systèmes avancés d'assistance à la conduite et la navigation autonome.
- existerImagerie médicaleEn IRM, la segmentation d'instances permet d'identifier et de segmenter des cellules ou des organes individuels, permettant ainsi une analyse et un diagnostic précis. Il est également utilisé dans les systèmes de surveillance pour suivre et segmenter des individus ou des objets d’intérêt.
- Segmentation d'instances en robotiqueIl existe des applications qui aident les objets à fonctionner et à interagir.
En outre, il peut également être utilisé pour des tâches de vision par ordinateur telles que le comptage d'objets, l'édition d'images au niveau de l'instance et la réalité augmentée, améliorant ainsi la compréhension visuelle et l'expérience utilisateur dans divers domaines.