Когда мы смотрим на картинку, нам кажется очевидным, где начинается один человек и заканчивается другой.
Но для компьютера это задача не из простых.
Чтобы он мог разобраться в сцене, его нужно научить видеть не просто цвета и формы, а понимать структуру — кто есть кто и что находится где.
Одним из важных шагов в этом направлении является instance segmentation , или сегментация экземпляров.
Это метод машинного зрения, который позволяет выделить каждый отдельный объект на изображении, даже если они относятся к одному классу.
То есть, если на фото двое людей, модель должна уметь сказать: «вот первый человек», «вот второй человек» — а не просто «здесь есть люди».
В этой статье мы разберёмся:
- Что такое instance segmentation
- Чем она отличается от других типов сегментации
- Какие подходы используются для её реализации
- Где она применяется
- Какие есть сложности и перспективы
Что такое instance segmentation?
Instance segmentation — это задача машинного зрения, цель которой — найти и точно выделить каждый отдельный объект на изображении.
В отличие от детекции объектов (где объекты обводят прямоугольниками), instance segmentation строит маску — набор пикселей, принадлежащих конкретному объекту.
Представьте, что вы делаете снимок улицы.
На нём несколько машин, пешеходов, деревьев. Instance segmentation поможет выделить каждую машину, каждого человека и каждое дерево своим цветом. При этом два автомобиля одного цвета и модели всё равно будут восприняты как отдельные объекты.
Это важно, потому что во многих прикладных задачах недостаточно знать, что на изображении есть машины — нужно понимать, сколько их и где именно находится каждая.
--
Если у вас есть задача, связанная с компьютерным зрением, напишите мне в телеграм: https://t.me/dvdiamanto
--
Отличие от других типов сегментации
Чтобы лучше понять, что такое instance segmentation, стоит сравнить её с другими похожими задачами.
1. Semantic segmentation (семантическая сегментация)
Semantic segmentation тоже работает с пикселями.
Она определяет, к какому классу относится каждый пиксель: например, «дорога», «небо», «машина», «человек». Но она не различает отдельные экземпляры.
Все автомобили на изображении будут отмечены как «машина», но без разделения на первую, вторую и т. д.
2. Object detection (детекция объектов)
Object detection ищет объекты и рисует вокруг них прямоугольники (bounding boxes).
Эта задача проще, чем instance segmentation, так как не требует точной маски.
Однако она тоже может различать отдельные объекты — например, показывать, где первая машина, а где вторая.
3. Instance segmentation
Instance segmentation объединяет лучшее из двух миров: она ищет отдельные объекты (как object detection) и при этом даёт максимально точное описание их формы (как semantic segmentation).
Это позволяет работать с изображением гораздо точнее, чем при использовании только bounding boxes.
Как работает instance segmentation?
Современные решения для instance segmentation основаны на глубоких нейросетях.
Одним из самых популярных подходов стала архитектура Mask R-CNN, предложенная группой исследователей из Facebook AI Research в 2017 году.
Работает это примерно так:
- Изображение подаётся в сеть — обычно это RGB-изображение.
- Сеть создаёт feature map — внутреннее представление изображения в виде матрицы признаков.
- Region Proposal Network (RPN) предлагает области, где могут находиться объекты.
- Для каждой такой области сеть строит:Bounding box — координаты прямоугольника вокруг объекта
Класс объекта — например, «человек», «машина»
Маску — двумерную карту, где пиксели внутри объекта помечаются как 1, а вне — как 0
Mask R-CNN стал прорывом, потому что добавил возможность строить маски без потери скорости или точности по сравнению с Faster R-CNN, который работал только с bounding boxes.
С тех пор появились и другие архитектуры: U-Net с модификациями, YOLACT, SOLO, DETR и другие.
Некоторые из них работают быстрее, другие — точнее, третьи — проще в обучении.
Пример работы instance segmentation
Допустим, у нас есть изображение с несколькими людьми на фоне зданий и деревьев.
Когда мы запускаем модель instance segmentation:
- Каждый человек получает свою уникальную маску
- Деревья тоже разделяются между собой
- Здания выделяются по отдельности
Такой результат можно использовать, например, чтобы подсчитать количество людей в кадре, отделить их от фона или передать информацию в другую систему — например, автономный автомобиль должен чётко понимать, где находится каждый пешеход.
Где используется instance segmentation?
Instance segmentation — мощный инструмент, и её применение охватывает множество областей.
1. Автономные системы
Беспилотные автомобили и дроны должны точно понимать окружение. Им важно не просто видеть «людей» или «машины», а понимать, где находится каждый отдельный объект, чтобы корректно реагировать.
2. Робототехника
Роботам нужно взаимодействовать с предметами — брать, перемещать, сортировать. Instance segmentation помогает им распознавать и отличать один объект от другого, даже если они одинаковые.
3. Медицинская визуализация
На снимках МРТ или КТ важно выделять отдельные органы или образования. Например, находить и анализировать опухоли, которые могут быть нескольких штук в одном органе.
4. Видеонаблюдение и безопасность
Instance segmentation помогает отслеживать людей и объекты в реальном времени, что особенно полезно для анализа поведения, контроля доступа или подсчёта посетителей.
5. AR/VR и киноиндустрия
При создании эффектов или дополненной реальности важно уметь отделять объекты друг от друга. Instance segmentation позволяет делать это автоматически, экономя время художников и программистов.
Сложности и ограничения
Несмотря на свои преимущества, instance segmentation имеет ряд сложностей:
- Вычислительная сложность — точная сегментация требует большего количества вычислений, чем простая детекция.
- Обучающие данные — для обучения нужны размеченные изображения, где каждый объект выделен вручную. Это дорого и долго.
- Масштабирование — на больших изображениях или видео производительность может сильно падать.
- Перекрытие объектов — если объекты частично перекрывают друг друга, сеть может ошибаться в том, где заканчивается один и начинается другой.
Тем не менее, исследования продолжаются, и новые подходы позволяют справляться с этими проблемами.
Перспективы и развитие
Instance segmentation активно развивается.
Современные методы становятся быстрее, точнее и проще в использовании. Появились решения, работающие в реальном времени, а также методы, не требующие огромного количества размеченных данных (например, semi-supervised и self-supervised подходы).
Есть и более сложные задачи, которые можно считать следующим этапом после instance segmentation — например, panoptic segmentation , которая объединяет instance и semantic segmentation в одну задачу.
Заключение
Instance segmentation — это важный инструмент в машинном зрении.
Он позволяет компьютерам не просто видеть мир, но и понимать его структуру на уровне отдельных объектов. Это необходимо там, где нужна точность: в робототехнике, медицине, автономных системах и других областях.
Хотя эта задача сложнее, чем обычное распознавание объектов, она открывает возможности для новых решений и технологий.
И хотя до идеального понимания мира компьютерам ещё далеко, instance segmentation — один из шагов в этом направлении.
Если вы интересуетесь машинным зрением, стоит обратить внимание на эту тему.
Работа с instance segmentation — хороший способ углубиться в современные методы компьютерного зрения и получить опыт работы с одними из самых продвинутых архитектур в этой области.
--
Если у вас есть задача, связанная с компьютерным зрением, напишите мне в телеграм: https://t.me/dvdiamanto