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實例分割與物件檢測:您需要知道的4件事

電腦視覺 (Computer Vision) 是一項利用攝影機和電腦來模仿人眼功能的領域,包含辨識、追蹤和測量等任務。此外,它還涵蓋使用電腦來處理影像,使其更適合人眼或儀器檢測。在電腦視覺中,通常會使用機器學習或深度學習技術來實現各種目標。


電腦視覺示意,create by Midjourney
電腦視覺示意,create by Midjourney

機器學習是應用演算法及人工智慧讓機器從資料中學習並基於學習作出決策的技術,機器學習擁有數十年的歷史,其中包括機率、統計學和數值分析等學科。機器學習解決問題的方法是從資料中萃取規律,並使用這些規律來預測未知的資料。近年來,基於機器學習中的神經網路並利用大量資料的深度學習在各種電腦視覺任務上取得了顯著進展。


Revolution of Depth
圖片來源:http://fugjo16.blogspot.com/2019/07/lenetalexnetvggnet.html

例如,在 2015 年舉辦的 ImageNet 影像識別大賽中,152 層的神經網路已經可以將電腦影像識別的錯誤率降到3.6%,超越了人類的平均錯誤率5%,這說明 機器可以比人類更好地解決影像相關問題


突破人類新「視」界

近幾年隨著科技不斷進步之下,電腦視覺技術再次吸引了廣泛的關注。正如人類的視覺使我們能夠了解和解釋周圍的世界一樣,電腦視覺也讓機器能夠觀察並解讀周遭的環境。為了達到這個目的,機器需要依賴於幫助它們從資料視覺中提取意義並理解所見內容的技術。


在電腦視覺任務中,最常見且最有效的技術是物件檢測 (Object Detection) 和實例分割 (Segmentation)。這些技術能協助電腦視覺應用程式從影像中取得可用的資訊,並將該資料用於影像處理和人工智慧物件檢測的自動化任務。


雖然這兩種技術有密切的關係,但它們之間也有微妙的差異。在本文中,我們將向您展示這些技術的差異,以避免混淆,並說明每種技術的運作方式,讓我們開始吧。


物件檢測 V.S. 實例分割

物件檢測使用影像處理和辨認等相關領域,找出影像中有哪些目標對象,確定它們的語義類別,並標記出它們在影像中的位置。


實例分割是一種複雜的影像分割形式,有助於將標註範例與其所屬類別分開。例如,檢測人的實例分割應用程式會將個體分開並為每個人應用不同的顏色,將他們顯示為不同的實例(Instance)。這種技術在複雜的視覺環境中特別有用,在這種環境中存在許多同一類的對象並且需要加以區分,簡單來說實例分割是物件檢測和語義分割(Semantic segmentation)的結合,在影像中將目標檢測出來(物件檢測),然後對每個像素進行標註(語義分割)。


difference between object detection and segmentation
圖片來源:https://www.researchgate.net/figure/Comparison-of-the-four-common-tasks-in-Computer-Vision-19_fig3_364027211

實例分割與物件檢測:您需要知道的 4 件事


為什麼實例分割和物件檢測很重要

  1. 實例分割在醫學和衛星影像等領域有很多用途。在病理學影像中,通常在細胞質周圍包含大量不同形狀的細胞核,實例分割可檢測並區分細胞核以進行顆粒狀血腫處理;衛星影像通常包含尺寸小且複雜且難以區分的對象,因為它們的位置很近。實例分割使用網路架構從衛星影像中獲得更好的結果,亦能在海洋污染監測和海上安全船舶檢測方面發揮其重要功用。

  2. 物件檢測在自動駕駛汽車中,高級駕駛輔助系統透過使用物件檢測技術來檢測行人並在車道中導航,從而提高駕駛安全性。此外,物件檢測也是強大的監控和影像檢索系統,能夠提升場所的安全性。


實例分割和物件檢測如何工作

  1. 實例分割尋找相似的對象並將來自同一類的每個對象識別為單個實例。為了訓練這種分割的模型,我們需要將該實例的描述儲存在資料庫中。在運行時,系統使用「信心指數和門檻值」來檢查該實例是否存在。

  2. 物件檢測使用多種技術。對於透過深度學習進行目標檢測,主要有兩種方法:

    1. 使用預訓練的物件檢測器:透過深度學習執行的物件檢測使用遷移學習。這種方法允許您使用預訓練模型並針對您的應用程式對其進行微調。使用這種方法,您可以獲得更快的結果,因為該模型是在數以萬張影像上進行預訓練的。

    2. 建立和訓練自訂物件檢測器:訓練自訂物件檢測器需要從頭開始。您需要開發一個網路架構來學習檢測特定應用程式中的對象。此方法允許您更好地控制模型並可能獲得更好的結果,但它也需要更多的時間和資源。


何時使用實例分割和物件檢測

  1. 當你需要在影像中區分多個同類實例時,實例分割就派上用場了。特別是在複雜的視覺環境中,當存在大量需要彼此區分的同類對象時,實例分割就顯得尤為重要。

  2. 若你需要在影像中定位和分類對象,物件檢測就是你的不二之選。它廣泛應用於各種場景,包括自動駕駛汽車、監控系統以及影像檢索,在這些場合中都提供了極大的幫助。


實例分割和物件檢測之間的主要區別

雖然實例分割和物件檢測都是相關的並且經常一起使用,但這兩種技術之間存在一些關鍵差異:

  1. 物件檢測會在對象周圍創建邊界框,而實例分割還會識別這些邊界框內的每個實例。

  2. 實例分割通常比物件檢測更複雜且計算量更大。


結論

物件檢測是電腦視覺中的一種技術,它的作用是讓電腦能夠在影像中找到特定的對象,並且可以區分出不同的對象。比如,如果你有一張照片,你想讓電腦去找出照片中的狗,那麼物件檢測就可以幫助你實現這個目標。


實例分割則是另一種電腦視覺中的技術,它的作用是在影像中區分出不同的物件。比如,如果你有一張照片,照片中有很多狗,你想讓電腦去區分出每一隻狗,那麼實例分割就可以幫助你實現這個目標。


雖然物件檢測和實例分割看起來很像,但它們是有區別的。物件檢測是在影像中找出特定的對象,而實例分割則是在影像中區分出不同的物件。如果你想讓電腦在影像中找出特定的對象,那麼你就需要用物件檢測;如果你想讓電腦在影像中區分出不同的物件,那麼你就需要用實例分割。


在電腦視覺應用中,雖然這兩種技術之間存在微妙的區別,但它們都可以幫助機器從資料視覺中提取意義,以便更好地理解和解釋周圍的世界。如果您需要為特定應用選擇正確的方法,那麼了解這些技術之間的區別將會非常有幫助。


 

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