Вопрос или проблема
Я наткнулся на статьи о разных моделях сегментации изображений. В некоторых из них упоминается, что для получения семантической сегментации необходимо использовать замаскированную версию изображения. Мне хотелось бы узнать, является ли маскирование обязательным или его можно пропустить, используя модели вроде UNet для выполнения семантической сегментации.
Для обучения базовой модели семантической сегментации вам нужно предоставить изображение для ввода в модель и «маску» размером с изображение, которая отображает каждый пиксель на метку класса.
Например, если ваше цветное входное изображение 64×64 [3,64,64] содержит летящую в небе птицу, ваша «маска» будет тензором [1,64,64], в котором каждый элемент имеет метку 1 => птица в этом пикселе или 0 => небо в этом пикселе.
Ответ или решение
Вопрос о том, какое входное значение должно быть у модели сегментации изображений, особенно актуален для специалистов в области ИТ, работающих с задачами машинного зрения. Сопоставление изображений с метками, определяющими классы объектов, является основой процесса семантической сегментации. Давайте разберем, необходима ли маска при работе с моделями семантической сегментации, такими как UNet.
Входные данные для модели сегментации изображений
Для обучения базовой модели семантической сегментации требуется:
-
Исходное изображение: Это может быть цветное изображение, например, размером 64×64 пикселя с третьим измерением для цветовых каналов (R, G, B). То есть, ваше входное изображение будет иметь размерность [3, 64, 64].
-
Маска (матрица меток): Это двухмерная матрица, которая имеет те же размеры, что и исходное изображение, но с одним каналом – [1, 64, 64]. В этой маске каждый пиксель отображает принадлежность к определенному классу. Например, в контексте изображения с птицей в небе, на маске нужно указать пиксели, которые относятся к классу "птица" или "небо" (1 или 0 соответственно).
Необходимость использования масок
Маска не является чем-то второстепенным или избыточным: она критична для корректного обучения модели семантической сегментации. Без нее модель не сможет "понять", какие пиксели принадлежат какому классу, что делает невозможным достижение качественной сегментации. Процедура сегментации основана на учете этих классов, и, следовательно, маска необходима для создания обучающей выборки.
Маскирование: необходимость или возможность?
Некоторые материалы могут упоминать вариант применения маскированных изображений для получения сегментации. Однако, важно понимать, что здесь речь идет не о сокращении необходимости в маске, а скорее о подразумеваемом угадывании маскируемых областей на изображении — обычно это используется для улучшения обучения моделей или в тестовых сценариях.
В контексте классических моделей как UNet, процесс построения масок обычно идет рука об руку с процессом обучения, так как отсутствие меток делает невозможным наблюдение за степенью усвоения моделью заданных признаков.
Заключение
Таким образом, маска является обязательной для полномасштабного обучения, позволяя довести модель до пристойного уровня распознавания и классификации пикселей изображений. Будучи основой процесса, они помогают модели "учиться" и, следовательно, совершенствоваться в выполнении задачи семантической сегментации.