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Segformer : 효율적인 이미지 세분화에 대한 깊은 다이빙

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William Shakespeare

Apr 14, 2025 am 09:46 AM

Segformer : 효율적인 이미지 세분화에 대한 깊은 다이빙

최신 응용 프로그램은 고급 이미지 처리 기능을 요구하고 이미지 세분화는 중요한 역할을합니다. 이 기사는 이미지를 의류 및 인간과 같은 독특한 레이블로 분할하는 데있어 강력한 모델 인 Segformer를 탐구합니다. 강점은 효율적인 아키텍처와 미세 조정 기능에 있습니다. 이미지 처리의 핵심 구성 요소 인 이미지 분할에는 각 픽셀에 레이블 (종종 색상으로 표시)을 할당하여 이미지 내에서 별개의 영역을 식별합니다. 이를 통해 객체, 배경 및 손과 얼굴과 같은 세부 사항을 식별 할 수 있습니다. 그러나이 식별의 정밀도는 모델의 훈련 및 미세 조정에 크게 의존합니다.

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학습 목표 :

Segformer의 아키텍처 및 미세 조정 프로세스를 파악하십시오.
Segformer B2_Clothes의 응용 프로그램을 이해하십시오.
Segformer와의 추론을 실행하십시오.
Segformer의 실제 응용 프로그램을 탐색하십시오.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

소개
Segformer는 무엇입니까?
Segformer 아키텍처
Segformer 대 기타 모델
Segformer 훈련
Segformer의 장점
잠재적 한계
segformer b2_clothes 사용
실제 응용 프로그램
결론
자주 묻는 질문

Segformer는 무엇입니까?

Segformer는 유사한 도구와 함께 디지털 이미지를 의미있는 세그먼트로 분할하여 동일한 범주 내의 픽셀에 일관된 레이블을 할당하여 분석을 단순화합니다. 이미지 처리에는 다양한 이미지 조작이 포함되지만, 세그먼테이션은 이미지 내에서 고유 한 요소를 식별하는 데 중점을 둔 특수한 형태입니다. 각각의 특정 작업에 적합한 다른 분할 기술이 존재합니다. 예를 들어, 지역 기반 세그먼테이션은 의료 영상에 유용한 색상, 질감 및 강도를 가진 픽셀을 그룹화합니다. Edge Segmentation은 자율 주행 응용 프로그램에 중요한 경계를 식별하는 데 중점을 둡니다. 다른 방법으로는 클러스터링 기반 및 임계 값 분할이 포함됩니다.

Segformer 아키텍처

Segformer는 변압기 기반 인코더 디코더 구조를 사용합니다. 기존 모델과 달리 인코더는 변압기이며 디코더는 다층 퍼셉트론 (MLP) 디코더입니다. Transformer Encoder는 멀티 헤드주의, 피드 포워드 네트워크 및 패치 병합을 사용합니다. MLP 디코더는 선형 및 업 샘플링 층을 통합합니다. 패치 병합 프로세스는 현지 기능과 연속성을 영리하게 보존하여 성능을 향상시킵니다.

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주요 아키텍처 기능은 다음과 같습니다. 효율을위한 위치 인코딩이 없음; 계산 요구를 줄이기위한 효율적인 자기 변환 메커니즘; 및 개선 된 세분화를위한 다중 규모 MLP 디코더.

Segformer 대 기타 모델

Segformer는 ImageNet-restrained 아키텍처로 인해 많은 변압기 기반 세분화 모델을 능가하여 계산 요구를 줄입니다. 아키텍처를 통해 거친 기능과 미세한 기능을 효율적으로 배울 수 있습니다. 위치 인코딩의 부재는 대안에 비해 더 빠른 추론 시간에 기여합니다.

Segformer 훈련

Segformer는 처음부터 훈련을 받거나 포옹 페이스에서 미리 훈련 된 모델을 사용할 수 있습니다. 처음부터 교육에는 데이터 전처리, 모델 교육 및 성능 평가가 포함됩니다. 포옹 얼굴은 미세 조정 및 평가를 위해 미리 훈련 된 무게와 간소화 된 API를 제공 함으로써이 과정을 단순화합니다. 처음부터의 훈련은 더 큰 사용자 정의를 제공하지만 Hugging Face는 노력이 적은 강력한 출발점을 제공합니다.

Segformer의 장점

간단한 건축, 단순화 훈련.
적절한 미세 조정으로 다양한 작업에 대한 다양성.
다양한 이미지 크기 및 형식의 효율성.

잠재적 한계

데이터 의존성 : 제한 또는 편향된 교육 데이터는 성능을 제한 할 수 있습니다. 다양하고 대표적인 데이터 세트가 중요합니다.
알고리즘 선택 : 최적의 결과에는 신중한 알고리즘 선택 및 매개 변수 최적화가 필수적입니다.
통합 문제 : Segformer를 다른 시스템과 통합하려면 데이터 형식 및 인터페이스를 신중하게 고려해야합니다. API 및 잘 설계된 인터페이스는이를 완화 할 수 있습니다.
복잡한 물체 처리 : 복잡한 모양과 크기는 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 평가 지표 (픽셀 정확도 및 주사위 계수와 같은) 및 반복 모델 개선이 중요합니다.

segformer b2_clothes 사용

다음은 의류 및 인간 세분화를 위해 ATR 데이터 세트에서 훈련 된 Segformer B2_Clothes와의 추론을 보여줍니다.

 ! PIP 설치 변압기 베개 MATPLOTLIB TORCH
Transformers에서 SegformerimageProcessor, AutomodElforsemanticsmentation을 가져옵니다
PIL 가져 오기 이미지에서
가져 오기 요청
matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다
Torch.nn을 nn으로 가져옵니다

프로세서 = segformerimageProcessor.from_pretraind ( "MattMdjaga/segformer_b2_clothes")
model = automodelforsemanticsgentation.from_pretrained ( "mattmdjaga/segformer_b2_clothes")

url = "https://plus.unsplash.com/premium_photo-1673210886161-bfcc40f54d1f?ixlib=rb-4.0.3 & ixid = mnwxmja3fdb8mhxzzwfyy2h8mxx8cgvyc29ujtiwc3rhbmrpbmd8zw58mhx8mhx8 & w = 1000 & q = 80 "
image = image.open (requests.get (url, stream = true) .raw)
입력 = 프로세서 (images = image, return_tensors = "pt")

출력 = 모델 (** 입력)
logits = outputs.logits.cpu ()

Upsampled_Logits = nn.functional.interpolate (
   로짓,
   size = image.size [::-1],
   모드 = "bilinear",
   align_corners = false,
))

pred_seg = upsampled_logits.argmax (dim = 1) [0]
plt.imshow (pred_seg)

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