Repülési szószedet

Mi a példányszegmentálás?

Computer vision · Machine learning · Inspection 8 nyelvek
Meghatározás
A példányszegmentálás számítógépes látási feladat, amely a kép minden objektumának saját osztálycímkét és pixelmaszkot ad.

A példányszegmentálás számítógépes látási feladat, amely a kép minden objektumának saját osztálycímkét és pixelmaszkot ad.

A modell objektumonként egy maszkot ad vissza. Két azonos osztályú objektum két külön maszkot kap. A Mask R-CNN, a YOLACT és a Mask2Former gyakori modellek erre a feladatra.

Miben különbözik más feladatoktól

  • Objektumdetektálás: minden objektumhoz határoló dobozt és osztályt ad. Maszkot nem ad.
  • Szemantikus szegmentálás: minden pixelhez osztályt rendel. Nem választja el az azonos osztályú objektumokat.
  • Példányszegmentálás: a kettőt egyesíti. A Mask R-CNN szerzői szerint szemantikus feladat, és a detektálás egy formája is.

Gyakori modellek

  • Mask R-CNN (2017): a Faster R-CNN határolódoboz-ágához maszkágat ad. A ResNet-101-FPN változat 5 fps mellett 35,7 maszk AP-t ér el a COCO test-dev adatbázison.
  • YOLACT (2019): teljesen konvolúciós modell. Egy Titan Xp GPU-n 33,5 fps mellett 29,8 mAP-t ér el a COCO-n.
  • Mask2Former (2021): egyetlen transzformer modell panoptikus, példány- és szemantikus szegmentálásra. 50,1 AP-t ér el a COCO példányszegmentálásán.

Ezek a számok más-más tanulmányokból és eltérő hardverről származnak, ezért nem tisztességes rangsor. Emellett a mindennapi tárgyak COCO-fotóira vonatkoznak. Nem mondanak semmit a repülőtéri repedésekről vagy lámpákról.

Hogyan hasonlítják össze a tanulmányok a modelleket

A tanulmányok az átlagos pontosságot (AP), az AP50-et és az AP75-öt közlik. A COCO-értékelő kód 0,50 és 0,95 között, 0,05-ös lépésekben haladó 10 metszet/unió arány (IoU) küszöböt használ. Maszkok esetén a becsült maszk és a referenciamaszk közötti IoU-t számítja.

Felhasználás repülőtéri burkolat-ellenőrzésben

Egy maszk a hiba méretét adja meg, ha ismert a kép léptéke. A burkolatállapot-index (PCI) az ASTM D5340 szerint készül. A PAVER-kézikönyvek az aszfaltos hibákat négyzetlábban vagy lineáris lábban, a betonos hibákat lemezek számában rögzítik. Például egy zsugorodási repedéseket tartalmazó lemez egyszer számít, bármennyi repedés is van rajta. A maszkok darabszáma tehát önmagában nem PCI-bemenet. A maszkokat át kell váltani a kézikönyv által az egyes hibatípusokhoz használt mértékegységekre.

Gyakran Ismételt Kérdések

Mi a különbség a példányszegmentálás és a szemantikus szegmentálás között?
A szemantikus szegmentálás minden pixelhez osztályt rendel, de nem választja el az azonos osztályba tartozó objektumokat. A példányszegmentálás szétválasztja őket is. Ha egy képen három repedés látható, a szemantikus szegmentálás minden repedéspixelt egy osztályba sorolja, a példányszegmentálás pedig három maszkot ad vissza.
A példányszegmentálás ugyanaz, mint az objektumdetektálás?
Nem. Az objektumdetektálás minden objektumhoz határoló dobozt és osztályt ad. A példányszegmentálás minden objektumhoz pixelmaszkot és osztályt ad, tehát az objektumdetektálást és a szemantikus szegmentálást egyesíti.
Melyik példányszegmentáló modell a legpontosabb?
Egyetlen tanulmány sem hasonlítja össze őket tisztességesen. A közölt számok eltérő hardvert és más modellverziókat használnak. A Mask R-CNN 5 fps mellett 35,7 maszk AP-t, a YOLACT 33,5 fps mellett 29,8 mAP-t, a Mask2Former pedig 50,1 AP-t ér el. Ezek a számok mind a COCO fotóira vonatkoznak, nem burkolatokra.

Hivatkozások

he-mask-rcnn
Mask R-CNN He, Gkioxari, Dollar, Girshick, arXiv 1703.06870 (v1 20 Mar 2017, v3 24 Jan 2018)
bolya-yolact
YOLACT: Real-time Instance Segmentation Bolya, Zhou, Xiao, Lee, arXiv 1904.02689 (ICCV 2019)
cheng-mask2former
Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation (Mask2Former) Cheng, Misra, Schwing, Kirillov, Girdhar, arXiv 2112.01527 (CVPR 2022)
pycocotools-cocoeval
cocoeval.py, COCO API (pycocotools) COCO Consortium
paver-asphalt
PAVER Distress Identification Manual for Asphalt Surfaced Airfields US Army Corps of Engineers ERDC-CERL
paver-concrete
PAVER Distress Identification Manual for Concrete Surfaced Airfields US Army Corps of Engineers ERDC-CERL
faa-ac-150-5380-6c
AC 150/5380-6C, Guidelines and Procedures for Maintenance of Airport Pavements FAA

Ez egy referenciabejegyzés. A TarmacView drónos ellenőrzési szolgáltatásokat nyújt, és nem árulja az ebben a szószedetben leírt felszereléseket vagy anyagokat.

Kezdje el Szüksége van a repülőtéri világítás ellenőrzésére? A TarmacView drónnal ellenőrzi a PAPI, futópálya és megközelítési világítást repülőgépmozgások között, és megfelelőségi jelentést készít a szabályozó hatóság számára. A burkolat- és akadályvizsgálat fejlesztés alatt áll.
Olvass tovább

Tudj meg többet

03 OLDALAK
Repedésszegmentálás
glossary

Repedésszegmentálás

A repedésszegmentálás számítógépes látási feladat, amely a burkolatkép minden pixelét repedésnek vagy nem repedésnek jelöli. Mit ad a maszk, mit nem, és hogyan kapcsolódik a repülőtéri ellenőrzéshez.

Szemantikus szegmentáció
glossary

Szemantikus szegmentáció

A szemantikus szegmentáció olyan számítógépes látási feladat, amely a kép minden pixelét egy osztályba sorolja. Miben tér el a példány- és a panoptikus szegmentációtól, és hogyan értékelik.

Tárgyfelismerés (object detection)
glossary

Tárgyfelismerés (object detection)

A tárgyfelismerés olyan számítógépes látási feladat, amely megkeresi a tárgyakat egy képen, és mindegyikhez határolódobozt és osztályt rendel. A főbb detektortípusok működése, és az, hogy hol találkozik a repülőtéri ellenőrzéssel.