СледваСледващо ръководство
Medical Image Segmentation with nnU-Net
Визуален AI
РЪКОВОДСТВО за визуален AI
Сегментиране на изображението
Сегментирането на изображението присвоява етикети на пиксели или региони на изображението.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
Семантичното сегментиране идентифицира категории, докато сегментирането на екземпляри разграничава отделни обекти от една и съща категория. Получената маска е оценка, чиито граници и пропуснати региони се нуждаят от оценка.
Основни изводи
- Разграничете семантичните и инстанционните задачи.
- Определете границите на анотацията.
- Оценете малцинствените региони и координирайте картографирането.
Дълбоко гмуркане
Изберете задачата за сегментиране, преди да съберете анотации. Етикетирането на всеки пътен пиксел е различно от идентифицирането на всяко отделно превозно средство. Определете как да се третират несигурни граници, прозрачни обекти, припокриващи се екземпляри и региони извън набора етикети. Качеството на анотацията влияе върху резултата. Двама рецензенти могат да начертаят различни граници около коса, сенки или частично видими обекти. Документирайте конвенцията за етикетиране и измервайте несъгласията, вместо да приемате, че винаги има една напълно очевидна маска. Използвайте показатели, подходящи за приложението. Точността на пикселите може да изглежда висока, когато повечето пиксели са фон. Метриките за припокриване, като например пресичане над обединение, могат да предоставят повече информация, но балансът на класа и качеството на границите все още имат значение. Малка гранична грешка може да бъде безобидна при една задача и да има последствия при друга. Тествайте целия тръбопровод на изображението. Изрязването, преоразмеряването и преобразуването на координатите могат да изместят иначе разумна маска, когато се постави обратно върху оригиналното изображение. Запазете размерите на източника и проверете наслагванията в мащаба, където ще се използва резултатът.
04Работен пример
Вижте защо точността на пикселите може да подведе
Създайте изображение с 1000 пиксела, от които 950 са фон и 50 принадлежат на целевия обект.
Предсказание, маркиращо всеки пиксел като фон, има 95% точност на пикселите, но не открива нито един обект.
Проверете специфичното за класа припокриване и поведението на пропуснати обекти, вместо да докладвате само общия резултат на пикселите.
Какво показва
Изобретеният брой пиксели илюстрира клопка при оценката.
Внедряване в реалния свят
Отделете области на преден план за прегледан работен процес за редактиране.
Измерете припокриването на региона, докато проверявате маската върху изображението с оригинална разделителна способност.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Скорост и мащаб. Visual AI може да автоматизира задачи за проверка, откриване и маркиране в мащаб.
- Избор на билдове. Творческите екипи могат да създават прототипи на концепции по-бързо с по-малко ръчни ревизии.
- Екип и работен процес. Операциите могат да използват изображения и видео сигнали, които преди са били трудни за обработка.
Внимавайте за
- Правата върху изображението и съгласието могат да се превърнат в правни рискове, ако произходът е неясен.
- Производителността на модела може да варира в зависимост от осветлението, демографските данни и средата.
- Фалшивите положителни резултати могат да останат незабелязани, освен ако не се наблюдават праговете на достоверност.
Следващи стъпки
- Определете критерии за приемане за прецизност, извикване и разходи за грешки.
- Тествайте с данни, които съответстват на реалните производствени условия.
- Добавете преглед от човек за прогнози с ниска степен на сигурност или с голямо въздействие.
- Проследявайте дрейфа на модела и проверявайте отново след промени в камерата или набора от данни.
Източници и допълнителна литература
- Hugging FaceСемантична сегментация
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the Image Segmentation quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
Чисто изглеждащата маска доказва ли точна сегментация?
Не. Сравнете го с подходящи референтни анотации и проверете границите, липсващите региони и предвидената употреба надолу по веригата.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема