← SŁOWNIK LOTNICZY
0-9 A B C D E F G H I J K L M N O P R S T U V W Z
Słownik lotniczy

Czym jest segmentacja instancji?

Computer vision · Machine learning · Inspection 8 języki
Definicja
Segmentacja instancji to zadanie widzenia komputerowego, które nadaje każdemu obiektowi na obrazie własną etykietę klasy i własną maskę pikseli.

Segmentacja instancji to zadanie widzenia komputerowego, które nadaje każdemu obiektowi na obrazie własną etykietę klasy i własną maskę pikseli.

Model zwraca jedną maskę na obiekt. Dwa obiekty tej samej klasy dostają dwie osobne maski. Mask R-CNN, YOLACT i Mask2Former to popularne modele do tego zadania.

Czym różni się od innych zadań

  • Wykrywanie obiektów zwraca ramkę ograniczającą i klasę dla każdego obiektu. Nie zwraca maski.
  • Segmentacja semantyczna zwraca klasę dla każdego piksela. Nie rozdziela obiektów tej samej klasy.
  • Segmentacja instancji łączy oba podejścia. Autorzy Mask R-CNN opisują ją jako zadanie semantyczne i jednocześnie formę wykrywania.

Popularne modele

  • Mask R-CNN (2017) dodaje gałąź maski do gałęzi ramek Faster R-CNN. Wersja ResNet-101-FPN osiąga 35,7 mask AP na zbiorze COCO test-dev przy 5 klatkach na sekundę.
  • YOLACT (2019) to model w pełni splotowy. Osiąga 29,8 mAP na COCO przy 33,5 klatkach na sekundę na jednym procesorze graficznym Titan Xp.
  • Mask2Former (2021) to jeden model transformera do segmentacji panoptycznej, instancji i semantycznej. Osiąga 50,1 AP na COCO w segmentacji instancji.

Te wyniki pochodzą z różnych artykułów i różnego sprzętu, więc nie stanowią uczciwego rankingu. Dotyczą też zdjęć z zbioru COCO przedstawiających codzienne przedmioty. Nic nie mówią o pęknięciach ani o światłach na lotnisku.

Jak artykuły porównują modele

Artykuły podają średnią precyzję (AP), AP50 i AP75. Kod oceny COCO używa 10 progów IoU od 0,50 do 0,95 z krokiem 0,05. W przypadku masek oblicza IoU między maską przewidywaną a maską referencyjną. IoU to iloraz części wspólnej i sumy obu obszarów.

Zastosowanie w inspekcji nawierzchni lotniskowych

Maska może podać wielkość jednego uszkodzenia, gdy znana jest skala obrazu. Wskaźnik stanu nawierzchni (PCI) opiera się na ASTM D5340. Instrukcje PAVER rejestrują uszkodzenia nawierzchni asfaltowych w stopach kwadratowych lub liniowych, a uszkodzenia nawierzchni betonowych jako liczbę płyt. Na przykład płyta z pęknięciami skurczowymi liczy się raz, bez względu na liczbę pęknięć. Sama liczba masek nie jest więc danymi wejściowymi do PCI. Maski trzeba przeliczyć na jednostki, których instrukcja używa dla danego rodzaju uszkodzenia.

Często zadawane pytania

Jaka jest różnica między segmentacją instancji a segmentacją semantyczną?
Segmentacja semantyczna przypisuje klasę każdemu pikselowi, ale nie rozdziela obiektów tej samej klasy. Segmentacja instancji rozdziela je również. Jeśli na obrazie są trzy pęknięcia, segmentacja semantyczna oznaczy wszystkie piksele pęknięć jako jedną klasę, a segmentacja instancji zwróci trzy maski.
Czy segmentacja instancji to to samo co wykrywanie obiektów?
Nie. Wykrywanie obiektów zwraca ramkę ograniczającą i klasę dla każdego obiektu. Segmentacja instancji zwraca maskę pikseli i klasę dla każdego obiektu, więc łączy wykrywanie obiektów z segmentacją semantyczną.
Który model segmentacji instancji jest najdokładniejszy?
Żaden artykuł nie porównuje ich tu uczciwie. Podane wyniki pochodzą z różnego sprzętu i różnych wersji modeli. Mask R-CNN osiąga 35,7 mask AP przy 5 kl./s, YOLACT osiąga 29,8 mAP przy 33,5 kl./s, a Mask2Former osiąga 50,1 AP na COCO. Wszystkie te wyniki dotyczą zdjęć ze zbioru COCO, a nie nawierzchni.

Bibliografia

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

To wpis referencyjny. TarmacView świadczy usługi inspekcji dronami i nie sprzedaje sprzętu ani materiałów opisanych w tym słowniczku.

Rozpocznij Potrzebujesz weryfikacji oświetlenia lotniska? TarmacView sprawdza PAPI, oświetlenie pasa startowego i podejścia za pomocą drona, między ruchami statków powietrznych, i dostarcza raport zgodności przygotowany dla Twojego regulatora. Inspekcja nawierzchni i przeszkód jest w trakcie opracowywania.
Czytaj dalej

Dowiedz się więcej

03 STRONY
Segmentacja semantyczna
glossary

Segmentacja semantyczna

Segmentacja semantyczna to zadanie wizji komputerowej, które przypisuje klasę każdemu pikselowi obrazu. Czym różni się od segmentacji instancji i panoptycznej oraz jak jest oceniana.

Segmentacja pęknięć
glossary

Segmentacja pęknięć

Segmentacja pęknięć oznacza każdy piksel obrazu nawierzchni jako pęknięcie lub nie pęknięcie. Co daje maska, czego nie daje i jak odnosi się do kontroli lotniska.

Procentowy udział powierzchni spękań w ocenie nawierzchni i konstrukcji
glossary

Procentowy udział powierzchni spękań w ocenie nawierzchni i konstrukcji

Procentowy udział powierzchni spękań (crack_area_pct) to stosunek powierzchni maski spękań do całkowitej analizowanej powierzchni obrazu, wyrażony w procentach. Jest to miara intensywności dla nawierzchni, pomostów mostowych i pasów startowych.