Вопрос или проблема
У меня довольно необычное поведение для вывода SegFormer.
Кажется, что иногда можно получить лучшее сегментирование, когда разрешение (размер изображения, а не дистанция между пикселями) уменьшается вдвое. Однако, этот тип архитектуры известен своей устойчивостью к проблемам разрешения через иерархическую часть энкодера, которая обеспечивает извлечение признаков при изменении разрешения. Так почему?
Я думал, что, уменьшив изображение – при том же размере входного патча 512×512 – мы получим больше контекста и меньше внимания к локальным деталям. Но иногда бывает наоборот. Я теряюсь.
Факт в том, что я хотел бы автоматизировать процесс, так что как мне понять, когда следует уменьшать разрешение? Я пытался работать с вычислением краев, чтобы увидеть, если это связано с количеством деталей, но безуспешно.
Ответ или решение
SegFormer — это современная архитектура для сегментации изображений, которая использует механизм Vision Transformer (ViT) для извлечения признаков на различных уровнях разрешения. Она состоит из иерархического кодера и декодера, что позволяет ей быть более устойчивой к изменениям разрешения во входных изображениях. Однако, даже несмотря на эту устойчивость, на практике иногда могут наблюдаться неожиданные результаты, связанные с изменением разрешения входных изображений.
Теория
Основной принцип работы SegFormer заключается в способности иерархического кодера извлекать значимые признаки на различных уровнях иерархии (разрешения). Кодер разбивает изображение на патчи и проходит через несколько этапов, на каждом из которых разрешение уменьшается, но количество каналов увеличивается, что позволяет модели эффективно агрегировать информацию на различных масштабах. Такой подход теоретически делает модель менее чувствительной к вариациям в разрешении входного изображения, так как она обучена видеть объекты и контексты на разных уровнях детализации.
Пример
На практике, уменьшение разрешения изображения перед его подачей в модель может привести к лучшим результатам сегментации в некоторых случаях. В таком сценарии модель может легче извлекать контекстуальную информацию, когда изображение менее загружено деталями. При снижении разрешения уменьшение количества пикселей может также уменьшить влияние шума и незначительных деталей, позволив модели сфокусироваться на более глобальных признаках сцены, таких как формы и крупные структуры.
Тем не менее, это приведет к потерям в детализации в тех случаях, когда важны локальные признаки. Это объясняет наблюдаемый вами эффект: для одних изображений уменьшение разрешения улучшает сегментацию за счет сокращения избыточных деталей, в то время как для других это может быть губительно из-за утраты важных мелких объектов.
Применение
Автоматизация процесса выбора разрешения для обработки изображений в SegFormer может представлять собой вызов из-за неочевидной зависимости качества сегментации от разрешения. Для решения этой проблемы можно рассмотреть несколько подходов:
-
Анализ изображений: Разработка алгоритма, способного анализировать изображение на структуру и сложность, определяя, является ли более важным для сегментации детализация на уровне текстур или контекст на уровне макроформ. Например, сцены с высокой степенью детализации и наличием мелких объектов могут потребовать обработки при более высоком разрешении.
-
Многуровневая обработка: Использование нескольких моделей или алгоритмов, чтобы обрабатывать изображение на разных уровнях разрешения, а затем объединять результаты. Это может быть реализовано с помощью ансамблевых методов или с использованием сегментационных масок на различных уровнях иерархии.
-
Обучение комплементарных моделей: Создание нескольких моделей, натренированных специально на сегментацию при различных разрешениях. Затем разрабатывать алгоритм, который будет выбирать наиболее подходящую модель в зависимости от извлеченных признаков изображения, таких как уровень шума, средняя величина объектов и так далее.
-
Использование сетей нейронного внимания: Расширение SegFormer механизмом внимания, который учитывает структурные и контекстные особенности изображения в момент обработки, чтобы динамически изменять приоритеты обработки в зависимости от внутренних параметров сети.
Каждый из этих подходов потребует разработки дополнительных механизмов анализа изображения или обучения расширенных сетей, однако они могут помочь оптимизировать сегментацию и сделать ее более устойчивой к изменениям разрешения и уровня детализации во входных данных.
Попытка автоматизировать процесс с учетом таких технических особенностей позволит не только улучшить аппаратную эффективность моделирования, но и повысит точность и релевантность сегментации в условиях реального мира, где изображения могут значительно варьироваться по характеристикам и содержанию.