Вопрос или проблема
Я новичок в Data Science и работаю над моделью сегментации. В основном, мне нужно развернуть эту модель сегментации на Android-устройствах, используя TensorFlow-Lite для сегментации кадров камеры в реальном времени. Я использовал модель unet для этого, но не смог добиться нужной точности. После длительных поисков я нашел что-то о видеосегментации, но немного запутался, чем видеосегментация отличается от обычной сегментации изображений? Может кто-то объяснить различия между этими двумя?
Видеосегментация обычно моделируется как потоковая сегментация изображений. Видео разбивается на серию изображений, сегментация применяется к каждому изображению.
Брайан прав. Вам нужно рассматривать видео как набор соединенных изображений. Видео с частотой 30 кадров в секунду имеет 30 кадров в каждую секунду. Вы применяете вашу модель (сегментация, обнаружение, классификация или любые другие модели машинного зрения не имеют значения) к кадрам в потоке видео.
UNet – это тяжелая модель для развертывания на мобильных устройствах, поэтому вы пробовали обрезанную ее версию. Недостаток точности может быть вызван моделью, которую вы использовали, углом камеры. Вам следует контролировать ваш случай использования. Если низкая точность все еще сохраняется, попробуйте другие модели сегментации, такие как Yolov8 (может иметь обрезанные версии для развертывания на периферии и мобильных устройствах), Faster-RCNN и т.д.
Удачи!
Ответ или решение
Различия между сегментацией видео и сегментацией изображений
Сегментация изображений и сегментация видео являются ключевыми аспектами компьютерного зрения, но их подходы и применения значительно различаются. Ваша задача построить модель сегментации для развертывания на мобильных устройствах с использованием TensorFlow Lite требует понимания этих различий. Давайте рассмотрим основные аспекты.
1. Определение
Сегментация изображений — это процесс разделения изображения на несколько сегментов (областей) для упрощения его анализа. Например, вы можете выделить отдельные объекты или области интереса (например, людей, автомобили, здания) в статичном изображении.
Сегментация видео выходит за рамки статичных изображений и включает в себя анализ последовательности кадров, чтобы отслеживать и сегментировать объекты в движении. Каждый кадр видео — это отдельное изображение, но в видео эта информация меняется со временем, добавляя временной аспект к задаче сегментации.
2. Временной аспект
Основное отличие заключается в том, что видео содержит временные изменения, тогда как изображения статичны. Это значит, что:
-
Сегментация изображений: модель обрабатывает одно изображение за раз и не учитывает, как изменяется сцена во времени.
-
Сегментация видео: модели должны не только сегментировать каждый кадр, но и учитывать контекст предыдущих и последующих кадров. Это позволяет более точно отслеживать перемещения объектов и предотвращать расхождения в идентификации из кадра в кадр.
3. Алгоритмические подходы
Для каждой из этих задач могут применяться различные алгоритмы. Для сегментации изображений можно использовать модели, такие как UNet, которые подходят для обработки статических изображений, однако они могут быть неэффективными для видео:
-
Сегментация изображений: подходы могут включать UNet, Mask R-CNN и другие сети, разработанные специально для обработки изображений.
-
Сегментация видео: здесь могут быть использованы более сложные сети, такие как Рекуррентные нейронные сети (RNN) или 3D свёрточные сети, которые могут учитывать временные зависимости. Модели, такие как DeepLab, и специальные подходы для video instance segmentation могут быть особенно полезны.
4. Проблемы производительности
Сегментация видео требует большей вычислительной мощности из-за необходимости обработки множества кадров. Это особенно важно в вашем случае, где требуется развертывание модели на мобильных устройствах:
-
Скорость обработки (FPS) сыграет значительную роль в реализации реального времени. Развертывание сложных моделей, таких как UNet, может быть проблематичным из-за их тяжёлых архитектур.
-
Оптимизированные версии таких моделей, как YOLOv8 или Faster R-CNN, могут предложить лучшие результаты, если они модифицированы для работы в условиях ограниченных ресурсов.
5. Контекст применения
Ваш случай применения (реальная сегментация камерой на мобильном устройстве) подразумевает необходимость достижения высокой точности в динамических условиях. Это требует:
- Тщательной настройки модели: использование подходящих архитектур и техник оптимизации для использования на мобильных устройствах.
- Учёта условий окружающей среды: угол камеры, освещение и другие факторы могут влиять на качество сегментации.
Заключение
В итоге, выбор между сегментацией изображений и видео должен основываться на конкретных потребностях вашего проекта, а также на ограничения по вычислительным ресурсам. Учитывая, что вы разрабатываете модель для реальной работы на мобильных устройствах, важно провести дополнительные эксперименты с различными архитектурами и методами оптимизации. Если сегментация видео вам больше подходит, возможно, стоит исследовать специализированные модели, которые учитывают временную динамику.