Представьте себе задачу, в которой необходимо не просто понять, что изображено на картинке, но и точно определить границы каждого объекта, даже если они частично перекрывают друг друга. Семантическая сегментация отлично справляется с категоризацией пикселей, инстанс-сегментация позволяет различать отдельные объекты одного класса, но что, если нам нужно сразу и то, и другое?
Паноптическая сегментация объединяет оба этих подхода. При нем каждый пиксель получает как классовую принадлежность, так и уникальный ID объекта. Однако ее разметка — одна из самых сложных задач в области компьютерного зрения: аннотаторам приходится учитывать перекрытия, сложные границы объектов и баланс между двумя типами масок.
Как добиться высокой точности в разметке паноптической сегментации? Какие ошибки наиболее критичны при аннотировании? И почему этот метод так важен для беспилотных технологий, медицинской визуализации и AR-приложений? Разбираем подробнее в статье!
Семантика, инстанс или паноптика: что подходит вам?
Для начала давайте разберемся: в чем разница между семантической, инстанс и паноптическая сегментацией.
Семантическая сегментация — это метод обработки изображений, при котором каждому пикселю присваивается определённый класс или группа классов. Если цель заключается в том, чтобы выделить только один класс, такую задачу называют бинарной сегментацией. Этот метод широко применяется в различных областях, например:
Face Parsing – разбиение лица на отдельные компоненты, глаза, губы, брови, кожа, волосы. Используется в системах распознавания лиц и редактирования изображений.
Portrait Segmentation – отделение человека от фона, к примеру, в камерах смартфонов для режима «портрет» и технологиях дополненной реальности.
Scene Understanding – анализ сцены с классификацией объектов, таких как здания, деревья, дороги, небо, что важно для навигационных систем и автоматизированного видеонаблюдения.
Сегментация медицинских изображений – определение границ органов, опухолей или аномалий на МРТ и КТ-снимках.
Однако семантическая сегментация не разделяет объекты одного класса на отдельные экземпляры. Например, если на изображении находятся несколько машин, все они будут помечены одним цветом без разделения на индивидуальные объекты.
Инстанс-сегментация
В отличие от семантической, инстанс-сегментация не только определяет класс, но и идентифицирует каждую отдельную сущность внутри класса. Это особенно полезно в задачах:
Трекинга объектов – например, в видеонаблюдении или анализе спортивных событий, где необходимо отслеживать движение конкретных людей или предметов.
Геопространственного анализа – при сегментации зданий, полей, рек на спутниковых снимках.
Медицинской диагностики – при анализе снимков микроскопии, где важно разделить отдельные клетки или аномальные образования.
Навигации беспилотных автомобилей – помогает определить пешеходов, велосипедистов, машин и объекты на дороге.
Робототехники – для систем машинного зрения, чтобы робот мог взаимодействовать с объектами в реальном времени.
Такой метод позволяет учитывать взаимное расположение объектов, даже если они находятся в непосредственной близости друг от друга. Например, если на изображении несколько яблок, инстанс-сегментация пометит каждое из них отдельно, а не просто обозначит все яблоки одним цветом.
Паноптическая сегментация
Этот метод объединяет преимущества семантической и инстанс-сегментации. В паноптической сегментации каждый пиксель получает не только класс, но и принадлежность к конкретному объекту. Таким образом, можно различить и отдельные объекты, и их классы одновременно.
В конечном итоге выбор подходящего метода сегментации зависит от конкретной задачи. Семантическая сегментация подходит для общего анализа сцены, инстанс-сегментация – для разделения объектов одного класса, а паноптическая – для наиболее полного понимания сцены.
Кейсы использования паноптической сегментации: где она действительно необходима?
Итак, мы поняли, что в отличие от традиционной семантической или инстанс-сегментации, она объединяет их преимущества. То есть она позволяет одновременно идентифицировать объекты и разделять их на индивидуальные экземпляры. Рассмотрим, где именно это оказывается важным и как чаще всего используется:
1. Автономное вождение
📌 Проблема: автономные автомобили должны понимать не только наличие объектов на дороге, но и их контекст. Семантическая сегментация позволяет выделять категории (например, «автомобиль» и «пешеход»), а инстанс-сегментация – отделять объекты друг от друга. Однако обе эти методики по отдельности не позволяют полностью интерпретировать сцены с высокой плотностью объектов и сложными взаимосвязями.
✅ Решение: паноптическая сегментация позволяет одновременно различать пешеходов, автомобили, велосипедистов и дорожные знаки, а также точно понимать их расположение. Это особенно важно при сложных манёврах, например, в условиях городского движения, где множество объектов накладываются друг на друга.
Пример: Tesla и Waymo используют подобные модели в системах автономного вождения, позволяя автомобилям не просто «видеть» дорогу, но и анализировать поведение окружающих объектов.
2. Анализ медицинских изображений
📌 Проблема: в области медицины точность сегментации играет решающую роль. Например, при анализе опухолей на МРТ или КТ-сканах необходимо не только обнаружить патологию, но и выделить ее точные границы.
✅ Решение: паноптическая сегментация позволяет разделить сложные медицинские изображения на четкие анатомические области и объекты интереса. Она учитывает не только наличие тканей и органов, но и их точные границы, что делает ее незаменимой для онкологических исследований и хирургического планирования.
Пример: модели, основанные на паноптической сегментации, помогают радиологам выявлять новообразования в легких и головном мозге с точностью выше 90%, что значительно повышает эффективность ранней диагностики.
3. Геопространственный анализ
📌 Проблема: традиционные методы анализа спутниковых снимков сталкиваются с трудностями при сегментации больших и сложных объектов, например, лесов, рек, зданий и дорог, так как они часто накладываются друг на друга.
✅ Решение: паноптическая сегментация позволяет одновременно распознавать природные и искусственные объекты, различая их на уровне как семантики, так и инстансов. Это критически важно для задач мониторинга окружающей среды, картографирования и урбанистического анализа.
Пример: NASA и ESA используют паноптическую сегментацию для анализа изменений климата, отслеживания вырубки лесов и прогнозирования природных катастроф.
4. Производственные и логистические системы
📌 Проблема: роботизированные системы на складах и в производстве должны работать в условиях высокой плотности объектов – от отдельных деталей до готовой продукции. Простая сегментация не позволяет учитывать пространственные отношения между объектами.
✅ Решение: благодаря паноптической сегментации можно автоматически анализировать сцены на производстве, различая инструменты, компоненты и готовые изделия, что повышает точность автоматизированных систем контроля качества и управления складскими запасами.
Пример: Amazon применяет такие алгоритмы в своих складах, позволяя роботам точно определять местоположение товаров и оптимизировать логистику.
"Материалы" и "объекты" в паноптической сегментации
Одной из ключевых особенностей паноптической сегментации является способность одновременно учитывать и "материалы" (stuff), и "объекты" (things):
Объекты (things) – чётко очерченные предметы, которые можно сосчитать: люди, машины, деревья и т. д.
Материалы (stuff) – элементы без чётких границ, определяемые по текстуре: дороги, небо, вода, газоны.
Если семантическая сегментация ориентирована на "stuff", а инстансная – на "things", то паноптическая сегментация объединяет оба подхода и дает каждому пикселю не только класс, но и номер экземпляра объекта.
Специфика паноптической сегментации: особенности разметки
Паноптическая сегментация объединяет семантическую и инстанс-сегментацию, обеспечивая полное представление сцены. Однако этот метод предъявляет особые требования как к моделям, так и к процессу разметки данных. Рассмотрим ключевые моменты, которые необходимо учитывать при работе с паноптической сегментацией.
1. Разделение объектов и фоновых областей
Паноптическая сегментация работает не только с объектами ("things"), но и с неоднородным фоном ("stuff"). Важно правильно определить границы между размытыми областями, такими как трава, небо или вода, и четко очерченными объектами, например, машинами или людьми.
📌 Разметка: при аннотировании важно соблюдать баланс между детализированными объектами и текстурными областями фона, избегая чрезмерного дробления или, наоборот, излишнего упрощения.
2. Координация инстанс- и семантической разметки
Так как паноптическая сегментация совмещает два метода, важно не допускать несоответствий между сегментами. Например, если автомобиль аннотирован как объект (thing), то он не должен случайно попасть в категорию "дорога" (stuff).
📌 Разметка: аннотаторы должны работать с гибридными масками и проверять, не теряются ли важные детали на границах объектов.
3. Обработка сложных сцен и плотных объектов
При паноптической сегментации модели могут испытывать трудности с различением объектов одного класса, находящихся рядом (например, группа велосипедов или автомобилей в пробке). Важно учитывать такие ситуации при разметке.
📌 Разметка: если объекты слишком плотно расположены, важно использовать высокоточную попиксельную маску и учитывать даже минимальные отличия между объектами.
4. Оптимизация разметки для машинного обучения
Данные для обучения моделей должны быть согласованы и единообразны. Несогласованность в аннотациях приводит к ухудшению качества предсказаний и сложности интерпретации результатов.
📌 Разметка: необходимо разрабатывать четкие гайдлайны для аннотаторов, использовать двойную проверку аннотаций и автоматизированные инструменты контроля качества.
Датасеты для паноптической сегментации: где взять качественные данные?
Для построения точных моделей паноптической сегментации нужны тщательно размеченные данные. В отличие от простых изображений с bounding box, такие датасеты содержат детализированные попиксельные маски для каждого объекта и фоновой области, то есть процесс аннотирования будет значительно сложнее.
К счастью, уже существуют открытые датасеты, которые значительно упрощают разработку моделей. Рассмотрим самые популярные и их особенности:
1. COCO (Common Objects in Context)
Размер: более 200 000 изображений, 1,5 млн объектов
Фокус: естественные сцены с разными объектами
COCO — один из крупнейших и наиболее популярных датасетов, охватывающий разнообразные сцены реального мира. Он включает не только аннотации для паноптической сегментации, но и разметку для object detection, keypoint detection и captioning. В датасете представлено более 80 классов объектов, включая людей, животных, транспорт и бытовые предметы.
📌 Идеально подходит для: обучения универсальных моделей компьютерного зрения, которые должны уметь различать разные объекты в сложных сценах.
2. Cityscapes
Размер: 5000 тщательно размеченных изображений, 20 000 менее детализированных
Фокус: уличные сцены в городах
Cityscapes — один из самых популярных датасетов для автономного вождения и робототехники. Он включает аннотации для паноптической сегментации городских улиц, дорожных знаков, автомобилей, пешеходов, зданий и даже отдельных деталей, таких как велосипедисты.
📌 Идеально подходит для: разработки моделей для самоуправляемых автомобилей и систем распознавания объектов в городской среде.
3. Pastis (Panoptic Agricultural Scene Segmentation)
Размер: 2400 размеченных изображений сельскохозяйственных сцен
Фокус: сельскохозяйственные объекты и природные текстуры
Pastis — специализированный датасет, разработанный для сегментации полей, растений, сельскохозяйственных машин и других объектов, встречающихся в аграрной среде. Особенно полезен для автоматизированного мониторинга сельскохозяйственных культур и разработки систем для дронов и спутников.
📌 Идеально подходит для: задач сельскохозяйственной аналитики, отслеживания роста растений и управления агропроцессами с помощью машинного обучения.
Дополнительные датасеты
Кроме этих трех, существуют десятки других датасетов, ориентированных на различные сценарии:
Mapillary Vistas – уличные сцены, охватывающие множество городов мира.
ADE20K – универсальный датасет с 150 классами объектов для сегментации.
KITTI – специализированный датасет для автономного вождения.
VIPER – паноптическая разметка видео для обучения моделей на последовательностях изображений.
Но есть несколько причин, по которым покупка готовых датасетов может не оправдать ожидания:
Релевантность к специфическим задачам ограничена
Готовые датасеты создаются для широкого спектра применений и часто не соответствуют узкоспециализированным сценариям конкретной компании. Например, COCO охватывает множество объектов, но может не включать редкие или специфические для вашей индустрии элементы.Проблемы с качеством и стандартизацией разметки
Не все готовые датасеты обеспечивают единообразие в аннотациях. Например, разметка объектов в разных наборах данных может отличаться по уровню детализации и правилам классификации.Лицензии и правовые ограничения
Покупка или использование публичных датасетов часто сопряжено с ограничениями по лицензированию, которые могут препятствовать коммерческому использованию. Особенно актуально для чувствительных данных, таких как изображения медицинской тематики или данные с уличных камер наблюдения.Обновление, актуальность данных
Готовые датасеты редко обновляются. Например, уличные сцены в некоторых крупных датасетах могут не отражать изменения в инфраструктуре городов, а изображения из аграрных датасетов могут устареть из-за изменений в сельскохозяйственных техниках или условиях.
Поэтому многие компании обращаются к надежным исполнителям за актуальными данными, эксклюзивными правами и индивидуальным сбором под их потребности.
Паноптическая сегментация уже стала мощным инструментом в компьютерном зрении, но как далеко она может зайти? Какие отрасли могут выиграть от её внедрения? И какие еще правила разметки существуют? Поделитесь своим мнением в комментариях!
Алексей Корнилов
Special Projects Group Manager
