Мы привыкли, что компьютерное зрение может найти лицо на фото или номер машины. Но представьте, что нужно не просто найти объект, а вырезать его по точной форме. Пиксель за пикселем, как ножницами.
Для этого существует сегментация изображений — одна из самых мощных и точных технологий в компьютерном зрении.
Зачем вообще нужна сегментация?
Допустим, у нас есть фотография улицы. Там машины, пешеходы, разметка, дома, деревья.
Если использовать классический детектор объектов, он обведёт прямоугольниками людей, машины, велосипеды. Примерно.
Но это недостаточно для:
- автопилота, который должен чётко знать границы дороги и пешехода,
- хирурга, который смотрит на МРТ-снимок мозга,
- дрона, который отличает виноград от сорняков.
Во всех этих случаях нужны точные формы, не просто коробки.
Сегментация позволяет компьютеру понять, где заканчивается человек и начинается фон. Где точно проходит кромка поля. Где граница между органом и опухолью.
--
Если вы хотите узнать как автоматизировать процессы, снизить брак с помощью компьютерного машинного зрения, напишите мне в телеграм: https://t.me/dvdiamanto
--
Какие бывают виды сегментации
1. Семантическая сегментация (Semantic Segmentation)
Каждому пикселю присваивается метка: небо, дорога, человек, дерево и т.д.
Все пиксели одного класса окрашиваются в один цвет. Главное — тип объекта, не его индивидуальность.
2. Сегментация экземпляров (Instance Segmentation)
Здесь важно различать конкретные объекты: три человека — это три отдельных маски, а не просто "все люди".
3. Паноптическая сегментация (Panoptic Segmentation)
Объединяет две предыдущие: и тип, и экземпляр. То есть: "это дерево 1", "это дерево 2", "это земля".
Как это работает технически (простыми словами)
Всё строится на нейросетях — в первую очередь сверточных (CNN). Они "смотрят" на изображение слоями: сначала находят края и узоры, потом объекты, потом — границы.
Сеть превращает картинку в набор вероятностей — для каждого пикселя: насколько вероятно, что он относится к тому или иному классу. Затем эта карта переводится в цветную маску.
Популярные архитектуры:
- U-Net — простой и мощный вариант, особенно популярен в медицине
- Mask R-CNN — расширение Faster R-CNN с точной сегментацией объектов
- DeepLab (v3, v3+) — лучше справляется с масштабами объектов и сложным фоном
- SAM (Segment Anything Model) — модель от Meta, умеющая выделять любые объекты с минимальными подсказками
Реальные примеры использования
📍 Медицина
Разметка опухолей, сосудов, лёгких, сетчатки. Точная сегментация органов перед операцией.
Пример: модель U-Net обучена выделять опухоль мозга на МРТ-снимке.
📍 Беспилотники
Дорога, тротуар, машина, человек, велосипед — всё должно быть размечено до пикселя.
Пример: DeepLab используется в автопилоте, чтобы отличить дорогу от обочины.
📍 Сельское хозяйство
Выделение отдельных растений, выявление больных участков, подсчёт плодов.
Пример: дрон облетает поле, сегментирует листья кукурузы и находит повреждённые участки.
📍 AR и виртуальная реальность
Разделение человека и фона в реальном времени, наложение эффектов.
Пример: нейросеть выделяет тело пользователя на видео и заменяет фон без зелёного экрана.
📍 Робототехника
Робот должен понимать форму предмета, чтобы взять его. Не просто "вот кружка", а "вот её границы".
Пример: манипулятор на заводе сегментирует детали на конвейере.
--
Если вы хотите узнать как автоматизировать процессы, снизить брак с помощью компьютерного машинного зрения, напишите мне в телеграм: https://t.me/dvdiamanto
--
Как обучают такие модели
Обучение требует размеченных данных. Это — узкое место.
Если для классификации нужно просто подписать фото ("это кошка"), то для сегментации нужно подписать каждый пиксель.
Иногда это делают вручную. Иногда — с помощью полуавтоматических инструментов.
Для сложных задач (например, в медицине) приходится привлекать специалистов.
Хорошо известные датасеты:
- Cityscapes — городской ландшафт, используется в обучении автопилотов
- Pascal VOC / COCO — объекты в реальных сценах
- LIDC-IDRI — снимки лёгких с аннотацией опухолей
А в чём сложности?
- Тонкая разметка — дорога и тротуар могут быть почти одного цвета
- Масштаб объектов — человек рядом и вдали должны быть найдены одинаково точно
- Освещение и тени — мешают точному разделению
- Реальное время — многие модели слишком тяжелы для быстрой работы на телефоне или дроне
Сегментация в Python: простой пример
Для начала можно попробовать OpenCV + предобученную модель. Или использовать PyTorch / TensorFlow с U-Net.
Вот фрагмент кода:
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
# Загружаем изображение
image = Image.open('input.jpg')
transform = transforms.ToTensor()
input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)
# Загружаем предобученную модель
model = torchvision.models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True).eval()
output = model(input_tensor)['out'][0]
# Получаем маску сегментации
mask = output.argmax(0).byte().cpu().numpy(
Куда движется сегментация дальше?
Сегодня появляются всё более универсальные модели:
- SAM (Segment Anything) — сегментирует всё, что угодно, даже без обучения под конкретную задачу
- CLIPSeg — сегментирует объекты по текстовому описанию: "все собаки на фото"
- Zero-shot и Few-shot сегментация — модели, которые учатся на лету с минимумом примеров
Идея в том, чтобы дать компьютеру зрение уровня человека, где не нужно объяснять, что такое "собака на пляже" — он сам поймёт, где она.
Заключение
Сегментация — это не просто про цвета на маске. Это путь к тому, чтобы компьютер понимал, а не просто видел.
С точной сегментацией можно строить умные города, лечить сложные болезни, создавать автономных роботов и развивать дополненную реальность.
Это одна из самых сложных, но и самых захватывающих областей компьютерного зрения.
--
Если вы хотите узнать как автоматизировать процессы, снизить брак с помощью компьютерного машинного зрения, напишите мне в телеграм: https://t.me/dvdiamanto
