Utilisation de MaskFormer pour des images avec des objets qui se chevauchent

MaskFormer: révolutionner la segmentation de l'image avec l'attention du masque

La segmentation de l'image, une pierre angulaire de la vision par ordinateur, bénéficie des progrès de la conception du modèle. MaskFormer se distingue comme une approche révolutionnaire, tirant parti d'un mécanisme d'attention du masque pour relever le défi de segmenter les objets qui se chevauchent - un obstacle significatif pour les méthodes traditionnelles par pixels. Cet article explore l'architecture, l'implémentation et les applications du monde réel.

Les modèles traditionnels de segmentation d'images ont souvent du mal à se chevaucher des objets. MaskFormer, cependant, utilise une architecture de transformateur pour surmonter cette limitation. Alors que des modèles tels que R-CNN et DETR offrent des capacités similaires, l'approche unique de MaskFormer garantit un examen plus approfondi.

Objectifs d'apprentissage:

• Comprendre la segmentation des instances à l'aide de MaskFormer.
• Explorer les principes opérationnels de MaskFormer.
• Analyse de l'architecture du modèle de MaskFormer.
• Implémentation de l'inférence MaskFormer.
• Découvrir les applications réelles de MaskFormer.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Qu'est-ce que MaskFormer?
• Architecture du modèle MaskFormer
• Exécuter le modèle
  • Importation de bibliothèques
  • Chargement du modèle pré-formé
  • Préparation d'images
  • Inférence du modèle
  • Résultats Visualisation
• Applications réelles de MaskFormer
• Conclusion
  • Ressources
  • Principaux à retenir
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que MaskFormer?

MaskFormer excelle dans la segmentation sémantique et d'instance. La segmentation sémantique attribue une étiquette de classe à chaque pixel, regroupant des objets similaires. La segmentation des instances distingue cependant les instances individuelles de la même classe. MaskFormer gère uniquement les deux types à l'aide d'une approche de classification de masque unifiée. Cette approche prédit une étiquette de classe et un masque binaire pour chaque instance d'objet, permettant des masques qui se chevauchent.

Architecture du modèle MaskFormer

MaskFormer utilise une architecture de transformateur avec une structure d'encodeur.

Un réseau neuronal convolutionnel (CNN) extrait les caractéristiques de l'image (F). Un décodeur de pixels génère des incorporations par pixels (E), capturant le contexte local et global. Un décodeur de transformateur génère des incorporations par segment (Q), localisant les instances d'objet potentiels. Le produit DOT des incorporations de pixels et de masques, suivis d'une activation sigmoïde, produit des masques binaires. Pour la segmentation sémantique, ces masques et étiquettes de classe sont combinés via la multiplication matricielle. Cela diffère des transformateurs traditionnels, où la colonne vertébrale agit comme l'encodeur.

Exécuter le modèle

Cette section détaille l'inférence exécutée à l'aide de la bibliothèque de transformateurs Face Hugging Face.

Importation de bibliothèques:

 De Transformers Import MaskFormerFeatuextracteur, MaskFormerForinstangesegmentation
à partir de l'image d'importation PIL
Demandes d'importation

Chargement du modèle pré-formé:

 featuor_extractor = maskformèrefeatureExtractor.from_pretraind ("Facebook / MaskFormer-Swin-Base-Coco")
Model = maskformmerForinStangeSegmentation.from_pretraind ("Facebook / MaskFormer-Swin-Base-Coco")

Préparation d'image:

 url = "https://images.pexels.com/photos/5079180/pexels-photo-5079180.jpeg"
image = image.open (requêtes.get (url, stream = true) .raw)
entrées = fonctionnalité_extractor (images = image, return_tensers = "pt") 

Inférence du modèle:

 sorties = modèle (** entrées)
class_queries_logits = output.class_queries_logits
masks_queries_logits = output.masks_queries_logits

Visualisation des résultats:

 result = feature_extractor.post_process_panoptic_segmentation (sorties, cible_sizes = [image.size [:: - 1]]) [0]
prédit_panoptic_map = résultat ["segmentation"]

Importer une torche
Importer Matplotlib.pyplot en tant que plt
plt.imshow (prédit_panoptic_map)
plt.axis ('off')
plt.show () 

Applications réelles de MaskFormer

MaskFormer trouve des applications dans divers domaines:

• Imagerie médicale: aider au diagnostic et à l'analyse.
• Imagerie satellite: interprétation et analyse des images aériennes.
• Surveillance vidéo: détection et identification des objets.

Conclusion

L'approche innovante de MaskFormer à la segmentation de l'image, en particulier sa gestion des objets qui se chevauchent, en fait un outil puissant. Sa polyvalence à travers les tâches sémantiques et de segmentation par instance le positionne comme une progression importante dans la vision par ordinateur.

Ressources:

• Visage étreint
• Moyen
• Application MaskFormer

Les principaux plats à retenir:

• Le mécanisme d'attention unique de MaskFormer dans un cadre de transformateur.
• Sa large applicabilité dans diverses industries.
• Sa capacité à effectuer une segmentation sémantique et d'instance.

Questions fréquemment posées:

Q1. Qu'est-ce qui différencie Maskformer des modèles de segmentation traditionnels? A. Son mécanisme d'attention de masque et son architecture du transformateur permettent une manipulation supérieure des objets qui se chevauchent.

Q2. MaskFormer gère-t-il la segmentation sémantique et d'instance? A. Oui, il excelle dans les deux.

Q3. Quelles industries bénéficient de MaskFormer? A. Les soins de santé, l'analyse géospatiale et la sécurité sont des principaux bénéficiaires.

Q4. Comment MaskFormer génère-t-il l'image segmentée finale? A. en combinant des masques binaires et des étiquettes de classe par la multiplication matricielle.

(Remarque: les images utilisées ne appartiennent pas à l'auteur et sont utilisées avec autorisation.)

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