Verwenden von Maskformer für Bilder mit überlappenden Objekten

Maskformer: Bildsegmentierung mit Maskenaufmerksamkeit revolutionieren

Bildsegmentierung, ein Eckpfeiler der Computer Vision, profitiert von Fortschritten im Modelldesign. Der Maskformer stammt als revolutionärer Ansatz und nutzt einen Maskenaufmerksamkeitsmechanismus, um die Herausforderung der Segmentierung überlappender Objekte anzugehen-eine signifikante Hürde für herkömmliche Pixelmethoden. In diesem Artikel werden die Architektur-, Implementierungs- und realen Anwendungen von Maskformer untersucht.

Herkömmliche Bildsegmentierungsmodelle haben häufig mit überlappenden Objekten zu kämpfen. Maskformer verwendet jedoch eine Transformatorarchitektur, um diese Einschränkung zu überwinden. Während Modelle wie R-CNN und DETR ähnliche Fähigkeiten bieten, erfordert der einzigartige Ansatz von Maskformer eine genauere Prüfung.

Lernziele:

• Verständnis der Instanzsegmentierung mit Maskformer.
• Erforschung der operativen Prinzipien von Maskformer.
• Analyse der Modellarchitektur von Maskformer.
• Implementierung der Maskformer -Inferenz.
• Entdecken Sie reale Anwendungen von Maskformer.

(Dieser Artikel ist Teil des Data Science -Blogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

• Was ist Maskformer?
• Maskformer Modellarchitektur
• Ausführen des Modells
  • Bibliotheken importieren
  • Laden des vorgebildeten Modells
  • Bildvorbereitung
  • Modellinferenz
  • Ergebnisse Visualisierung
• Reale Anwendungen von Maskformer
• Abschluss
  • Ressourcen
  • Key Takeaways
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Maskformer?

Maskformer zeichnet sich sowohl in der Semantik als auch in der Instanzsegmentierung aus. Die semantische Segmentierung weist jedem Pixel eine Klassenkennzeichnung zu und gruppiert ähnliche Objekte zusammen. Die Instanzsegmentierung unterscheidet jedoch einzelne Instanzen derselben Klasse. Der Maskformer behandelt beide Typen eindeutig mit einem einheitlichen Maskenklassifizierungsansatz. Dieser Ansatz prognostiziert für jede Objektinstanz ein Klassenetikett und eine binäre Maske, wodurch überlappende Masken ermöglicht werden.

Maskformer Modellarchitektur

Maskformer verwendet eine Transformatorarchitektur mit einer Encoder-Decoder-Struktur.

Ein Backbone -Backbone (Falthaut -Neural Network) extrahiert Bildfunktionen (F). Ein Pixel-Decoder erzeugt pro Pixel-Einbettung (e), wodurch sowohl lokalen als auch globalen Kontext erfasst wird. Ein Transformator-Decoder generiert pro Segment-Einbettung (q), wobei potenzielle Objektinstanzen lokalisiert werden. Das Punktprodukt von Pixel- und Maskeneinbettungen, gefolgt von der Sigmoidaktivierung, erzeugt Binärmasken. Für die semantische Segmentierung werden diese Masken und Klassenbezeichnungen über die Matrixmultiplikation kombiniert. Dies unterscheidet sich von traditionellen Transformatoren, bei denen das Rückgrat als Encoder fungiert.

Ausführen des Modells

In diesem Abschnitt werden in der Bibliothek der Umarmung der Face -Transformers inferenziert.

Bibliotheken importieren:

 Aus Transformatoren importieren MaskformerFeatureExtraktor, MaskformerforinStancesegmentierung
vom PIL -Importbild
Anfragen importieren

Laden des vorgebildeten Modells:

 feature_extractor = maskfornerFeatureExtractor.from_Pretrained ("Facebook/Maskformer-Swin-Base-Coco")
model = maskformerforinStancesegmentation.from_pretrehed ("Facebook/Maskformer-Swin-Base-Coco")

Bildvorbereitung:

 url = "https://images.pexels.com/photos/5079180/pexels-photo-5079180.jpeg"
Image = Image.open (Requests.get (url, stream = true) .raw)
inputs = feature_extractor (Bilder = Bild, return_tensors = "pt")) 

Modellinferenz:

 Ausgänge = Modell (** Eingänge)
class_queries_logits = outs.class_queries_logits
masken_queries_logits = outs.masks_queries_logits

Ergebnisse Visualisierung:

 result = feature_extractor.post_process_panoptic_segmentation (Ausgänge, target_sizes = [image.size [::-1]]) [0]
PROHICT_PANOPTIC_MAP = ERGEBNIS ["Segmentierung"]

Taschenlampe importieren
matplotlib.pyplot als pLT importieren
PLT.IMSHOW (vorhergesagt_panoptic_map)
PLT.AXIS ('OFF')
Plt.Show () 

Reale Anwendungen von Maskformer

Der Maskformer findet Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

• Medizinische Bildgebung: Unterstützung bei Diagnostik und Analyse.
• Satellitenbilder: Interpretieren und Analyse von Luftbildern.
• Videoüberwachung: Objekterkennung und Identifizierung.

Abschluss

Der innovative Ansatz von Maskformer bei der Bildsegmentierung, insbesondere der Umgang über überlappende Objekte, macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug. Seine Vielseitigkeit über semantische und Instanzsegmentierungsaufgaben positioniert es als signifikante Fortschritte bei der Computer Vision.

Ressourcen:

• Umarmtes Gesicht
• Medium
• Maskformer -Anwendung

Wichtigste Imbiss:

• Maskformers einzigartiger Masken -Aufmerksamkeitsmechanismus innerhalb eines Transformator -Frameworks.
• Seine breite Anwendbarkeit in verschiedenen Branchen.
• Seine Fähigkeit, sowohl semantische als auch Instanzsegmentierung durchzuführen.

Häufig gestellte Fragen:

Q1. Was unterscheidet Maskformer von herkömmlichen Segmentierungsmodellen? A. Sein Masken -Aufmerksamkeitsmechanismus und seine Transformatorarchitektur ermöglichen eine überlegene Handhabung überlappender Objekte.

Q2. Handelt der Maskformer sowohl die semantische als auch die Instanzsegmentierung? A. Ja, es zeichnet sich bei beidem aus.

Q3. Welche Branchen profitieren vom Maskformer? A. Gesundheitswesen, Geospatialanalyse und Sicherheit sind wichtige Begünstigte.

Q4. Wie erzeugt Maskformer das endgültige segmentierte Bild? A. Durch Kombination von Binärmasken und Klassenbezeichnungen durch Matrixmultiplikation.

(Hinweis: Die verwendeten Bilder sind nicht im Besitz des Autors und werden mit Genehmigung verwendet.)

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