Кто по-вашему является лучшим полузащитником первого отрезка чемпионата? [ОБСУДИМ, ФОТО, ВИДЕО]
17:00. А вот один из четырех голов полузащитника «Динамо» Александра Самедова. Не сказать, чтобы этот мяч был исключительно красив, зато он принес важный результат — ничью с питерским «Зенитом». И заставил немного поскандалить Лучано Спаллетти.
14:15. Турецкий полузащитник «Рубина» Гекдениз Карадениз тоже отметился очень красивым голом в ворота питерского «Зенита» в матче 9-го тура премьер-лиги.
13:45. Если подводить промежуточные итоги, то сейчас лидирует полузащитник московского «Спартака» Эйден Макгиди, который набрал 30% голосов. Второе место занимает футболист ЦСКА Хонда — 20%, третье — игрок «Динамо» Александр Самедов — 16,7%.
13:30. Вспомним, как двумя красивыми голами во 2-м туре премьер-лиги «Крылья Советов» — ЦСКА отметился полузащитник армейцев Кейсуке Хонда. Его дубль в ворота самарцев принес победу москвичам со счетом — 3:0.
13:15. Тем временем, московский «Локомотив» проявляет интерес к полузащитнику шведского АИКа Мохаммеду Бангура. Сам футболист и спортивный директор клуба пока отказались от предметных комментариев по данному вопросу.
12:50. Отметим, что полузащитников Игорь Семшов провел меньше всего матчей в этом сезоне по сравнению с другими футболистами. Так как был дисквалифицирован на 5 игр после встречи «Динамо» — «Анжи» (2:2) в 6-м туре РФПЛ. Такое наказание футболист получил за «оскорбление нецензурной бранью арбитра».
Видео эпизода здесь
12:30. Ирландский футболист «Спартака» Эйден Макгиди забил гол в матче с «Амкаром» в 8-м туре РФПЛ. Только мяч полузащитника красно-белых не принес побуду «Спартаку» — пермяки в этом матче ответили двумя точными ударами.
12:00. Вспомним гол динамовского полузащитника Игоря Семшова в ворота московского «Спартака» в 15-м туре чемпионата страны. В этой встрече бело-голубые выиграли со счетом 2:0.
11:30. Тем временем, давайте вспомним самые красивые голы, забитые полузащитниками в этом сезоне. Начнем с футболиста «Зенита» — Данни. В матче 5-го тура премьер-лиги «Амкар»- «Зенит» португалец забил замечательный мяч в ворота пермского клуба и помог своей команде одержать победу — 3:1.
11:10. Статистика полузащитников:
Буссуфа (Анжи) – 12 игр, 1 гол, 0 передач
Семшов (Динамо) – 11 игр, 3 гола, 1 передача
Макгиди (Спартак) – 10 игр, 1 гол, 4 передачи
Игнатьев (Локомотив) – 15 игр, 3 гола, 3 передачи
Карадениз (Рубин) – 12 игр, 4 гола, 2 передачи
Данни (Зенит) – 14 игр, 2 гола, 4 передачи
Самедов (Динамо) – 16 игр, 4 гола, 1 передача
Хонда (ЦСКА) – 11 игр, 4 гола, 1 передача
10:45. Предлагаем вашему вниманию фотогалерею лучших полузащитников первого отрезка чемпионата России по футболу.
Портал Sovsport.ru продолжает определять лучших игроков первого отрезка чемпионата России по футболу.
10:00. Напомним, что борьбу за звание сильнейшего вратаря выиграл голкипер «Спартака» Андрей Дикань. Лучшим защитником был признан футболист сборной России и ЦСКА Сергей Игнашевич, набравший 29,7 %.
Сегодня мы предлагаем вам определить лучшего полузащитника страны по итогам первого отрезка чемпионата. Итак, наши претенденты:
- Буссуфа (Анжи)
- Игнатьев (Локомотив)
- Макгиди (Спартак)
- Карадениз (Рубин)
- Данни (Зенит)
- Самедов (Динамо)
- Хонда (ЦСКА)
- Кто-то другой
Отделение взрослых и детских заболеваний заднего отрезка глаза | Университетская клиника Эссена
Об отделении клиники
Отделение взрослых и детских заболеваний заднего отрезка глаза при университетской клинике Эссена предлагает широчайший спектр услуг по диагностике и лечению таких патологий у взрослых и детей. Отделение входит в число крупнейших и наиболее авторитетных медучреждений мирового уровня по лечению онкологических заболеваний глаза у детей и взрослых. Главной целью врачей-офтальмологов отделения является своевременная диагностика глазных патологий и индивидуальный подбор лечения. Для этих целей применяются новейшие диагностические возможности и методики лечения, например, лазерная коррекция зрения, различные микрохирургические и неинвазивные вмешательства, обеспечивающие щадящее и безопасное лечение. Заведует отделением доктор медицины Мете Гёк.
Отделение специализируется на оперативном лечении заболеваний сетчатки и стекловидного тела, например, отслоения сетчатки, кровоизлияния в стекловидное тело, разрывов сетчатки, заболеваний макулы, например, макулярного разрыва, возрастной макулярной дегенерации, а также сложных травм глаза. Также спектр услуг дополняется комплексным консервативным лечением заболеваний сетчатки, например, лазерной терапией диабетической ретинопатии, воспалительных заболеваний сетчатки и начальных стадий отслойки сетчатки.
Важным направлением деятельности отделения является лечение катаракты (частичное или полное помутнение хрусталика глаза). Единственным эффективным вариантом лечения данной патологии на сегодняшний день остается оперативное вмешательство по замене хрусталика глаза. Клинический опыт демонстрирует высокую успешность лечения с помощью этой операции, а большим преимуществом является ее безболезненность и безопасность. Следует отметить, что уровень развития осложнений после операции также очень низок (98% вмешательств проходят без осложнений).
Спектр услуг отделения охватывает:
- Диагностика и лечение доброкачественных, злокачественных заболеваний заднего отрезка глаза у взрослых и детей
- Меланома сосудистой оболочки глаза
- Энуклеация
- Хирургическое удаление опухоли
- Терапия системами кибернож и гамма-нож
- Лазерные методики лечения
- Лечение метастазирующих форм опухолей с помощью лучевой терапии (в том числе протонной терапии)
- Ретинобластома (односторонняя и двусторонняя)
- Энуклеация
- Локальные терапевтические методики (лазерная коагуляция, криокоагуляция, брахитерапия, химиотерапия, чрескожная лучевая терапия)
- Меланома сосудистой оболочки глаза
- Диагностика и лечение катаракты
- Хирургическое удаление хрусталика глаза и его замена на искусственный
- Диагностика и лечение заболеваний сетчатки
- Отслойка сетчатки (включая крайне сложные формы)
- Наследственные заболевания сетчатки
- Диабетическая ретинопатия
- Диагностика и лечение заболеваний стекловидного тела
- Диагностика и лечение заболеваний зрительного нерва
- Диагностика и лечение других патологий заднего отрезка глаза
Фото врача: (c) Universitätsklinikum Essen
отзывы, фото и характеристики на Aredi.ru
Мы доставляем посылки в г. Калининград и отправляем по всей России
- 1
Товар доставляется от продавца до нашего склада в Польше. Трекинг-номер не предоставляется.
- 2
После того как товар пришел к нам на склад, мы организовываем доставку в г. Калининград.
- 3
Заказ отправляется курьерской службой EMS или Почтой России. Уведомление с трек-номером вы получите по смс и на электронный адрес.
!
Ориентировочную стоимость доставки по России менеджер выставит после оформления заказа.
Гарантии и возврат
Гарантии
Мы работаем по договору оферты, который является юридической гарантией того, что мы выполним
свои обязательства.
Возврат товара
Если товар не подошел вам, или не соответсвует описанию, вы можете вернуть его, оплатив
стоимость обратной пересылки.
- У вас остаются все квитанции об оплате, которые являются подтверждением заключения сделки.
- Мы выкупаем товар только с проверенных сайтов и у проверенных продавцов, которые полностью отвечают за доставку товара.
- Мы даем реальные трекинг-номера пересылки товара по России и предоставляем все необходимые документы по запросу.
- 5 лет успешной работы и тысячи довольных клиентов.
Гегемония ЦСКА, Лэнгфорд как MVP и турецкое «гостеприимство». Обзор стартового отрезка Евролиги
Фото: sport.es (Джонатан Холмс)ЦСКА — гегемон всея Европы?
Победы московского ЦСКА в рамках Лиги ВТБ ни для кого не новость и этим удивить практически невозможно. В последние годы это характерно и для матчей Евролиги. Вот и в этом году армейцы Москвы начали сезон с шести побед подряд и лишь в одном-двух матчах они испытали проблемы. Насколько виноваты в этом сами баскетболисты и руководители клуба, остается лишь гадать, но если они продолжать развиваться в этом направлении, то вскоре им придется заявляться в НБА. Тем более показатели по количеству набранных очков за матч неминуемо двигаются в эту сторону.
Одним из «виновников» такого превосходства является лидер атак армейского клуба Милош Теодосич. Серб был признан MVP октября в Евролиге, да и вообще вышел на новый уровень в качестве и яркости своих передач. Помимо этого, Милош не забывает о рекордах. Так, совсем недавно он вышел на чистое третье место по числу передач в матчах Евролиги. Теперь он уступает лишь двоим греческим баскетболистам — Василису Спанулису и Димитрису Диамантидису. Впрочем, только первый из них продолжает профессиональную карьеру, а значит, у Теодосича еще есть шансы улучшить свои позиции. Мы не против, если такие вещи он будет повторять почаще.
Клуб со знаком минус: «Галатасарай»
Турецкий клуб уже перед началом Евролиги поставил общественность перед фактом, что в этом году рассчитывает на выход в плей-офф турнира. В такое верилось с трудом. И стартовые матчи показали, что руководители «Галатасарая» и в особенности главный тренер Эргин Атаман не совсем верно оценили свои возможности. Старт сезона в Евролиге у турков оказался хуже не придумаешь, и первая победа лишь в 6-м туре вряд ли дает нам повод считать их претендентами на что-то более ценное, чем последние две позиции в таблице.
Отвратительно ведут себя и болельщики клуба. Хотя мы все уже привыкли к шумным и беспорядочным трибунам на матчах в Турции, в этот раз фанаты «Галатасарая» умудрились перейти грань дозволенного. И это в стартовом поединке против заведомо сильнейшего ЦСКА. Поводом к броскам посторонних вещей на паркет стало два технических лидеру турецкого клуба Дентмону. В итоге «Галатасарай» был оштрафован на 12 тысяч евро. А вот вам видео, в котором вы сможете ощутить то, через что проходят соперники турецкого клуба в гостевых матчах.
И все же больше всего разочаровало поведение главного тренера турков. Эргин Атаман славится своими нестандартными комментариями и конфликтами почти со всеми, кто так или иначе связан с баскетболом. В этот раз не повезло американскому разыгрывающему Рассу Смиту. Приехавший сюда покорять европейский баскетбол прямиком из Америки Смит попал под обструкцию тренера после не очень удачного входа в игру в концовке встречи с «Реалом». Атаман высказал все, что думает о Рассе: «Галатасарай» играет без разыгрывающего, Расс Смит ужасен». Впрочем, играя всего лишь по 8 минут за матч, вряд ли можно повторить рекорд результативности в 65 очков, установленный Смитом в Д-лиге, откуда он и переезжал в Турцию.
Лучший игрок: Кит Лэнгфорд
«УНИКС» в этом розыгрыше Евролиги ставил перед собой скромные задачи и предполагал добиваться их посредством слаженных командных действий. Но потеря Коти Кларка и Антона Понкрашова вынудили казанцев включить другие средства. Таких у Пашутина немного, тем более защита на таком уровне отступает на вторые роли, а значит, оставался лишь резерв под названием «Кит Лэнгфорд». Уже, кажется, обрусевший американец не первый год тянет клуб в Евролиге.
Лэнгфорд справедливо лидирует по среднему количеству набранных очков за матч — 24.5, а также по общему рейтингу игроков — 25.8. Кроме того, он практически не уходит с площадки и неудивительно, что второй по проведенному времени на паркете в Евролиге этого сезона Ник Калатес отстает от Кита почти более чем на 10 минут. Помимо этого, американец не забывает обновлять свои рекорды результативности. Например, отныне в Евролиге для него цифра 36 очков максимальная, а в Лиге ВТБ и вовсе 42 очка, которые еще и явились общим рекордом всей лиги.
Пока Кит претендует на звание MVP группового этапа Евролиги, самым интересным является то, что игра у Лэнгфорда все же читаемая и предсказуемая. В основном это связано с отсутствием каких бы то ни было комбинаций у команды и любовью самого Кита к проходам под кольцо. Но защищаться против него — та еще задача для соперников, ведь у американца помимо прочего еще и хорошо поставленный бросок, чем он и пользуется в моменты освобождения от опеки. А вот когда тренеры решают закрывать Кита сразу несколькими игроками, то бывает все это заканчивается примерно вот так.
Рекорды в стартовом отрезке
«Фенербахче» в матче с «Басконией» потерпел самое крупное поражение при нынешнем тренере Желько Обрадовиче. В том матче разница очков составила -34, что явилось самым большим разрывом в матчах под руководством Обрадовича. До этого рекорд был в -30 очков, когда «Фенербахче» проиграл хорватской «Цедевите». Для самого тренера такое поражение стало первым с 1991 года. Отметим, что для турецкой команды выезд к «Басконии» всегда являлся настоящим кошмаром, ведь до этого они проиграли пять из шести матчей в Испании. Впрочем, с таким представлением и не такое возможно.
Еще один рекордсмен отличился в другом, в более приятном для себя ракурсе. «ЕА7 Милан» набрал рекордные для себя 105 очков в игре с «Эфесом». Итальянцы в этой Евролиге являются самой яркой командой, набирая в среднем чуть более 90 очков за матч. Интересно, что рекорд в 102 очка был набран неделю назад также в матче Евролиги против «Бамберга».
Цитата стартового цикла
Главный тренер «Барселоны» Георгиос Барцокас вот так прокомментировал раннее удаление новобранца клуба Джонатана Холмса (фото на постере): «Кажется, Джонатан Холмс не знал, что в Европе удаляют за пять фолов». В матче с «Жальгирисом» новичок «сине-гранатовых» умудрился сфолить пять раз за 12 минут и 40 секунд.
Зульфат Шафигуллин
СпортДетский офтальмолог | Детская офтальмология
ДЕТСКАЯ ОФТАЛЬМОЛОГИЯ
Офтальмология — область медицины, изучающая заболевания, связанные с органами зрения.
Зрение ребенка формируется постепенно вместе с ростом самих глаз.
Современная жизнь такова, что болезни, связанные со зрением «молодеют». Поэтому так важно следить за зрением ребенка с рождения.
Как проходит прием детского офтальмолога в ЛДК «Медгард»
Прием офтальмолога, во-первых, разнится в зависимости от цели посещения врача.
Вы попадете с ребенком на консультацию, если у вас есть жалобы на то, что
-
глаза слезятся или есть другие выделения из глаз
-
в глаз что-то попало
-
глаз покраснел, чешется и т. п.
В данных случаях в консультацию офтальмолога входит:
сбор жалоб и анамнеза при патологии глаз, визуальное исследование глаз пациента, пальпация (если это необходимо), осмотр глазного дна при помощи собирающей линзы (не аппаратный), определение остроты зрения по таблицам Сивцева или Головина.
Во-вторых, детский прием офтальмолога отличается в зависимости от возраста ребенка и по составу услуг, и по цене
Дети до 1 года
-
беседа с родителями маленького пациента, сбор анамнеза
-
офтальмоскопия (осмотр глазного дна) с мидриазом (специальным препаратом, расширяющим зрачок). Использование мидриаза в данном случае обосновано тем, что малыши до года не могут спокойно переносить осмотр, им нужно двигаться. Чтобы исследование было информативным, а доктор успел все рассмотреть, используется препарат
-
по результатам приема ставится диагноз, даются рекомендации, разрабатывается лечение, если оно необходимо
Дети от 1 до 3 лет
-
беседа с родителями пациента, сбор анамнеза
-
офтальмоскопия (осмотр глазного дна) с мидриазом (с расширением зрачка) по той же причине, ребенок не высидит исследование, полноценно осмотреть его не удастся
-
рефрактометрия — аппаратный метод, который позволяет определить рефракцию глаза, то есть процесс преломления лучей света в оптической системе глаза. С помощью данного метода выявляется вид нарушения зрения (если он есть) и степень тяжести патологии
-
по результатам приема ставится диагноз, даются рекомендации, разрабатывается лечение, если оно необходимо
Дети от 3 лет
-
беседа с пациентом и его родителями, сбор анамнеза
-
-
офтальмоскопия (осмотр глазного дна) прямая, проводится на специальном аппарате офтальмоскопе
-
визометрия — определение остроты зрения на проекторе знаков
-
рефрактометрия — аппаратный метод, который позволяет определить рефракцию глаза, то есть процесс преломления лучей света в оптической системе глаза. С помощью данного метода выявляется вид нарушения зрения (если он есть) и степень тяжести патологии
-
по результатам приема ставится диагноз, даются рекомендации, разрабатывается лечение, если оно необходимо
К услугам пациентов «Медгард-Ульяновск» не только местные врачи, но и приглашенные оперирующие офтальмологи из других городов. Каждый из них имеет свою специализацию.
Урок 13. длина ломаной. закрепление — Математика — 2 класс
Математика, 2 класс. Урок №13.
Длина ломаной. Закрепление
Перечень вопросов, рассматриваемых в теме:
— Как найти длину ломаной?
Глоссарий по теме:
Звенья — отрезки, из которых состоит ломаная.
Отрезок — это часть прямой, которая ограничена двумя точками, то есть она имеет и начало и конец, а значит можно измерить её длину.
Длина ломаной – это сумма длин всех её звеньев.
Основная и дополнительная литература по теме урока (точные библиографические данные с указанием страниц):
1. Математика. 2 класс. Учебник для общеобразовательных организаций. В 2 ч. Ч.1/ М. И. Моро, М. А. Бантова, Г. В. Бельтюкова и др. –8-е изд. – М.: Просвещение, 2017. – с.32-35
3. Математика. Тесты. 2 кл: учебное пособие для общеобразовательных организаций/ Волкова С.И.-М.: Просвещение, 2017 — с.20, 21, 25
Теоретический материал для самостоятельного изучения
На рисунке мы видим ломаную линию, состоящую из трёх звеньев.
Как найти длину ломаной линии? Это можно сделать двумя способами.
Первый способ. Сначала узнаем длину каждого звена с помощью линейки
Длина первого звена 4 см.
Длина второго звена 6 см.
Длина третьего звена 5 см.
Найдем сумму этих длин.
4+6+5=15 (см)
Отложим на прямой один за другим отрезки, равные по длине звеньям ломаной. Это можно сделать с помощью циркуля. Накладываем циркуль на первый отрезок, переносим его на прямую.
Накладываем циркуль на второй отрезок, переносим его на прямую.
Накладываем циркуль на третий отрезок, переносим его на прямую.
Теперь узнаем длину ломаной. Длина ломаной 15 см. В этом случае узнавать длину каждого звена ломаной не надо.
Выводы: длину ломаной можно находить двумя способами.
Первый способ: узнаем длину каждого звена с помощью линейки и найдем сумму этих длин.
Второй способ: с помощью циркуля откладываем на прямой один за другим отрезки, равные по длине звеньям ломаной. Затем измеряем длину всего отрезка. Это и будет длина всей ломаной.
Тренировочные задания.
1. Подчеркните длину ломаной, составленной из трёх звеньев такой длины: 2 см, 3 см и 5 см
Варианты ответов:
10 см 8 см 7 см
Правильный вариант:
10 см 8 см 7 см
2. Расположите ломаные линии по порядку: от самой короткой до самой длинной
Правильный вариант: Найдем длину каждой ломаной
6 + 2 + 2 = 10 см
7 + 5 = 12 см
2 + 1 + 3 +2 = 8 см
3 + 1 + 5 = 9 см
Расставим в порядке возрастания:
2 + 1 + 3 + 2 = 8 см
3 + 1 + 5 = 9 см
6 + 2 + 2 = 10 см
7 + 5 = 12 см
Строительство первого отрезка велопешеходной дорожки и объектов благоустройства в Шарташском лесопарке вышли на финишную прямую: Пресс-релизы: Облгазета
Обустройство Шарташского лесного парка Екатеринбурга идет в соответствии с планами.
«По поручению губернатора области работа над созданием рекреационно-оздоровительного кластера на базе Шарташского лесопарка идет в плановом режиме. Уже в этом году мы будем принимать готовые объекты первого отрезка велопешеходной дорожки и всех объектов благоустройства», – говорит министр природных ресурсов и экологии Свердловской области Алексей Кузнецов.
На сегодняшний день возведены три волейбольные площадки, на них начата установка ограждений; построены поля для мини-футбола, на них идет укладка верхнего покрытия; залито бетонное основание пирса с установкой якорей. На складах ждут своей установки скульптуры для палеопарка, а также оборудование для детских и спортивных площадок, в том числе для спортивной площадки для людей с ограниченными возможностями здоровья. Начаты работы по формированию трассы для занятий маунтинбайком, обустроено для финального покрытия основание детской площадки Пески.
Продвигается и строительство велодорожки: окончены земляные работы и устройство кабельной канализации, бетонных фундаментов опор освещения и фундаментов под трансформаторные подстанции, ведется установка гранитного бортового камня и устройство нижнего слоя дорожной одежды.
В результате реализации обоих проектов на территории Шарташского лесного парка будет выполнен капитальный ремонт существующей дороги на участке протяженностью – 4,2 км (от ул. Кленовая до ул. пос. Пески), в том числе устройство велодорожки, тротуаров, уличного освещения – 2,7 км (от ул. Кленовая до ул. Большой Шарташский Каменный карьер).
В рамках благоустройства должны быть сданы две детских площадки, одна универсальная площадка, баскетбольная и три волейбольных площадки, два поля для мини-футбола, площадка для маунтинбайка, площадка для выгула собак, сенсорная площадка и лодочная пристань. На тропе здоровья протяженностью 5,6 километров будет размещено восемь спортивных станций.
Кроме этого, будет реконструирована и обустроена знаковая и любимая горожанами площадка – каменоломня «Каменная чаша».
Окончание работ по реализации проектов благоустройства – декабрь 2020 года.
Сегментация изображений с помощью 5 строк кода 0f | by Ayoola Olafenwa
Семантическая и инстанционная сегментация с помощью PixelLib.
Компьютерное зрение постоянно развивается. Популярные методы компьютерного зрения, такие как классификация изображений и обнаружение объектов, широко используются для решения многих проблем компьютерного зрения. При классификации изображений классифицируется все изображение. Обнаружение объектов расширяет классификацию изображений, определяя местоположение отдельных объектов, присутствующих на изображении.
Сегментация изображений:
Некоторые проблемы компьютерного зрения требуют более глубокого понимания содержания изображений. Классификация и обнаружение объектов могут не подходить для решения этих проблем. Потребность в эффективном методе решения некоторых критических проблем компьютерного зрения привела к изобретению сегментации изображений.
Каждое изображение состоит из группы значений пикселей. Сегментация изображения — это задача классификации изображения на уровне пикселей.Машина может анализировать изображение более эффективно, разделяя его на разные сегменты в соответствии с классами, присвоенными каждому из значений пикселей, присутствующих в изображении.
Особая техника, используемая в сегментации изображений, делает ее применимой для решения критических проблем компьютерного зрения. Это проблемы, которые требуют подробной информации об объектах, присутствующих в изображении, деталей, которые невозможно предоставить путем классификации всего изображения или предоставления ограничивающих рамок для объектов, присутствующих в изображении.Некоторые из основных достижений сегментации изображений включают:
— Эффективная система технического зрения для беспилотных автомобилей для эффективного понимания дорожной обстановки.
-Medical Image Segmentation обеспечивает сегментацию частей тела для выполнения диагностических тестов.
- Анализ спутниковых снимков.
Существует два основных типа сегментации изображения:
Семантическая сегментация: Объекты, классифицированные с одинаковыми значениями пикселей, сегментируются с использованием одинаковых цветовых карт.
Сегментация экземпляра: Отличается от семантической сегментации тем, что разные экземпляры одного и того же объекта сегментируются с помощью разных цветовых карт.
Источник: Wikicommons.com (CC0) Semantic SegmentationInstance SegmentationPixelLib: — это библиотека, созданная для простой реализации сегментации изображений в реальных задачах. PixelLib — это гибкая библиотека, которую можно интегрировать в программные решения, требующие применения сегментации изображений.
Семантическая сегментация и сегментация экземпляров возможны с использованием пяти строк кода.
Установите PixelLib и его зависимости:
Установите последнюю версию tensorflow (tensorflow 2.0) с помощью:
Установите opencv-python с помощью:
- pip3 install opencv-python
Установите scikit-image с помощью:
- pip3 install scikit-image
Установить подушку с помощью:
Установить Pixellib:
Реализация семантической сегментации с помощью PixelLib:
Код для реализации семантической сегментации с помощью обученной модели deeplabv3 + Voc набор данных.
Мы будем наблюдать каждую строку кода:
import pixellib
from pixellib.semantic import semantic_segmentation segment_image = semantic_segmentation ()
Класс для выполнения семантической сегментации импортируется из pixelLib, и мы создали экземпляр класса.
segment_image.load_pascalvoc_model («deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5»)
В приведенном выше коде мы загрузили модель xception, обученную на паскальском вокале, для сегментации объектов.Модель можно скачать отсюда.
segment_image.segmentAsPascalvoc («path_to_image», output_image_name = «path_to_output_image)
Мы загрузили функцию для выполнения сегментации изображения. Функция принимает два параметра…
- path_to_image: — это путь к изображению, которое нужно сегментировать.
- output_image_name: — это путь для сохранения сегментированного изображения. Он будет сохранен в вашем текущем рабочем каталоге.
образец1.jpg
Источник: pxhere.com (CCO)Сохраненное изображение после сегментации, объекты на изображении сегментируются. При желании вы можете применить к изображению наложение сегментации.
segment_image.segmentAsPascalvoc ("sample1.jpg", output_image_name = "image_new.jpg", overlay = True) Мы добавили дополнительный параметр overlay и установили его на true , и мы получили изображение с наложением сегментации на объектах.
Эта модель xception обучена на наборе данных pascal voice, наборе данных с 20 категориями объектов.
Объекты и соответствующие им цветовые карты
Специализированное использование PixelLib может потребовать от вас возврата массива результатов сегментации:
Получите массив результатов сегментации с помощью этого кода,
output, segmap = segment_image.segmentAsPascalvoc ()
Вы можете протестировать код для получения массивов и распечатать форму вывода, изменив код семантической сегментации ниже.
Получите как выходные данные, так и массивы наложения сегментации с помощью этого кода,
segmap, segoverlay = segment_image.segmentAsPascalvoc (overlay = True)
Сегментация экземпляра с помощью PixelLib основана на структуре Mask R-CNN.
import pixellibfrom pixellib.instance import instance_segmentationsegment_image = instance_segmentation ()
Класс для выполнения сегментации экземпляра импортирован, и мы создали экземпляр класса.
segment_image.load_model ("mask_rcnn_coco.h5") Это код для загрузки модели r-cnn маски для выполнения сегментации экземпляра.Загрузите модель маски r-cnn отсюда.
segment_image.segmentImage ("path_to_image", output_image_name = "output_image_path") Это код для выполнения сегментации экземпляра изображения, он принимает два параметра:
- path_to_image: Путь к изображению, который нужно спрогнозировать. по модели.
- output_image_name: Путь для сохранения результата сегментации. Он будет сохранен в вашем текущем рабочем каталоге.
образец 2.jpg
Источник: wikicommons.com (CC0)Это сохраненное изображение в вашем текущем рабочем каталоге.
Вы можете реализовать сегментацию с помощью ограничивающих рамок. Этого можно добиться, изменив код.
segment_image.segmentImage ("path_to_image", output_image_name = "output_image_path", show_bboxes = True) Мы добавили дополнительный параметр show_bboxes и установили его значение true , маски сегментации создаются с ограничивающими рамками.
Модель Mask R_CNN обучается на наборе данных Microsoft Coco, наборе данных с 80 общими категориями объектов.Модель может выполнять сегментацию экземпляров для этих категорий объектов.
Список категорий объектов, представленных в наборе данных Coco:
[‘BG’, ‘человек’, ‘велосипед’, ‘автомобиль’, ‘мотоцикл’, ‘самолет’, ‘автобус’, ‘поезд’, грузовик, лодка, светофор, пожарный гидрант, знак остановки, паркомат, скамейка, птица, кошка, собака, лошадь, овца »,« корова »,« слон »,« медведь »,« зебра »,« жираф »,« рюкзак »,« зонт »,« сумочка »,« галстук »,« чемодан »,« фрисби »,« лыжи », «сноуборд», «спортивный мяч», «воздушный змей», «бейсбольная бита», «бейсбольная перчатка», «скейтборд», «доска для серфинга», «теннисная ракетка», «бутылка», «бокал для вина», «чашка», « вилка, нож, ложка, миска, банан, яблоко, сэндвич, апельсин, брокколи, морковь, хот-дог, пицца, пончик ‘,’ торт ‘,’ стул ‘,’ диван ‘,’ растение в горшке ‘,’ кровать ‘,’ обеденный стол ‘,’ туалет ‘,’ телевизор ‘,’ ноутбук ‘,’ мышь ‘,’ пульт ‘,’ клавиатура ‘,’ сотовый телефон ‘,’ микроволновая печь ‘,’ духовка ‘,’ тостер ‘,’ раковина ‘,’ холодильник ‘,’ книга ‘,’ часы ‘,’ ваза ‘,’ ножницы ‘,’ плюшевый мишка ‘,’ волосы сушилка, зубная щетка]
Специализированное использование s из PixelLib для сегментации экземпляров.
Получите следующие массивы:
-Массивы обнаруженных объектов
-Массивы объектов ‘соответствующие class_ids’
-Массивы масок сегментации
-Массив выходов код
segmask, output = segment_image.segmentImage ()
Вы можете протестировать код для получения массивов и распечатать форму вывода, изменив приведенный ниже код сегментации экземпляра.
Получите массивы сегментации с ограничивающими рамками, включив параметр show_bboxes.
segmask, output = segment_image.segmentImage (show_bboxes = True)
Установите PixelLib и протестируйте его с любым желаемым количеством изображений.
Посетите официальный репозиторий PixelLib на github.
Посетите официальную документацию PixelLib
Свяжитесь со мной по:
Электронная почта: [email protected]
Twitter: @AyoolaOlafenwa
Facebook: Ayoola Olafenwa
Linkedin: Ayoola
WWDC 2019 — Видео
Скачать
Привет.Я Джейкоб. Я здесь, чтобы рассказать вам о подложках семантической сегментации.
Итак, сначала я собираюсь рассмотреть, что это за новые типы матов. А затем Дэвид расскажет вам, как использовать основное изображение для работы с этими новыми матами.
Итак, помните, в iOS 12 мы представили подложку с эффектом портрета? Итак, это была матовая поверхность, специально разработанная для создания портретных эффектов.
Итак, мы используем его внутри для визуализации красивых портретных фотографий и фотографий с портретным освещением.Итак, при внимательном рассмотрении эффекта портрета в матовом цвете вы можете увидеть, как он четко отделяет объект переднего плана от фона.
Итак, это красиво представлено здесь как черно-белое, матовое.
Итак, значения 1 указывают на передний план, а значения 0 указывают на фон.
В iOS 13 мы сделали еще один шаг вперед, добавив подложки семантической сегментации.
Итак, мы представляем волосы, кожу и зубы.
Так, например, при более внимательном рассмотрении матового покрытия для волос вы можете увидеть, как он красиво отделяет область волос от областей, не связанных с волосами.
Итак, мы получили отличные детали волос на фоне. И мы получаем отличное разделение между областями, не связанными с волосами, и … и волосами. Точно так же для областей кожи, где теперь у нас есть альфа-значения, указывающие, какая часть пикселя относится к типу кожи. Таким образом, значение альфа 0,7, например, будет указывать на то, что пиксель составляет 70% типовой кожи.
Итак, мы надеемся, что эти три новых типа, три новых типа матов дадут вам творческую свободу для рендеринга интересных эффектов и красивых фотографий.
Итак, обратите внимание на то, что подложки составляют половину размера исходного изображения.
Это означает, что они составляют половину каждого измерения исходного изображения. А это означает четверть разрешения.
Итак, еще одна вещь, о которой следует помнить, заключается в том, что эти подложки сегментации могут фактически перекрываться. Таким образом, это особенно верно для матовых эффектов портрета и подложки кожи, которые по своей сути перекрываются.
Итак, эти штейны не идут бесплатно. Итак, мы активно использовали нейронные движки Apple для теории спектральных графов машинного обучения.И немного заглянув под капот, мы берем изображение исходного размера. Мы загружаем его через Apple Neural Engine и вместе с изображением исходного размера мы визуализируем эти высококачественные с высоким разрешением подложки сегментации с высокой согласованностью.
Затем они готовы к встраиванию в файлы HEIF или JPG в том виде, в котором вы их знаете, вместе с изображением исходного размера и глубиной, как вы знаете, из iOS 11.
Итак, есть два различных способа их создания. два вида матов.Итак, во-первых, они встроены во все снимки в портретном режиме.
Итак, вы можете взять их из этих файлов.
Или, что еще лучше, вы можете написать свое выигравшее приложение для захвата и выбрать эти подложки при захвате. Итак, если у вас есть файлы с подложками сегментации, вы можете работать с ними через Core Image и Image I / O.
Дэвид еще расскажет об этом.
Но сначала я расскажу вам, как выполнять захват с помощью AV Foundation API.
Здесь мы собираемся пройти четыре этапа, связанных с расширением.Итак, во-первых, когда мы настраиваем AVCapturePhotoOutput.
Итак, опять же, это когда инициируется запрос на захват и в любой момент жизненного цикла вашего приложения. Затем два обратных вызова. Итак, один — это когда настройки разрешены для вашего захвата.
И последний — это когда фотография закончила обработку.
Итак, чтобы получить полную информацию об этом, пожалуйста, обратитесь к докладу Брэда 2017 года по этой конкретной теме.
Давайте рассмотрим, как настроить AVCapturePhotoOutput.Итак, это обычно происходит, когда вы настраиваете, вы настраиваете свой сеанс. Итак, к этому моменту вы уже настроили настройку точки сеанса, вы установили свои предустановки. Вы добавили входы вашего устройства, вы добавили свой AVCapturePhotoOutput. На этом этапе вы сообщаете API, какой надмножество подложек сегментации вы собираетесь запрашивать в любой момент жизненного цикла вашего приложения.
Если вы действительно хотите инициировать запрос захвата, вам необходимо указать параметр AVCapturePhoto.
Итак, здесь вы говорите API, что это именно то, что я действительно хочу в этом конкретном захвате. Итак, здесь вы снова можете указать все те, которые вы уже включили.
Или вы можете указать подмножество, скажем, волосы или кожа.
Теперь вы инициируете запрос на захват.
Итак, вы даете ему настройки AVCapturePhoto и даете ему делегат, где вы хотите получать обратные вызовы.
Итак, время идет, и вскоре после того, как вы его получите, получите обратный вызов willBeginCaptureFor.Это когда, это когда API сообщает вам, что вы, возможно, что-то просили, но это то, что вы на самом деле получите.
Итак, это важно для подложек портретных эффектов и матов семантической сегментации, потому что, если в сцене нет людей, вы фактически не получите подложку здесь.
Итак, вам нужно проверить размерность матов семантической сегментации. В таком случае они будут равны нулю.
Проходит время.
Обработка фото закончена.
Итак, это когда вы получаете обратно свой AV— AVSemanticSegmentationMatte. В данном случае это матовая переменная.
Итак, этот новый класс имеет тот же тип методов и свойств, который вы знаете из подложки портретных эффектов. Это означает, что вы можете вращаться в соответствии с данными Exif. Вы можете получить ссылку на CVPixelBuffer или получить словарное представление для каждого ввода-вывода файла.
Итак, для полного ознакомления с жизненным циклом того, как делать эти записи, обратитесь к образцу приложения AVCam.Он был обновлен матами семантической сегментации и проведет вас через все эти этапы. Я передам его Дэвиду, который расскажет о Core Image.
Хорошо. Большое спасибо. Теперь, когда мы узнали, как захватывать изображения с помощью подложек семантической сегментации, мы немного повеселимся и узнаем, как можно использовать Core Image для применения некоторых забавных эффектов.
Теперь у меня будет демо. Но я должен вас предупредить, если … на этом изображении есть клоуны.
Итак, если у вас есть кулрофобия или иррациональный страх перед клоунами, вы знаете, отводите глаза.
Хорошо. Итак, у нас есть изображение, которое было снято в портретном режиме на устройстве.
И то, что мы видим в этом приложении, — это то, что теперь мы можем очень легко увидеть все различные подложки семантической сегментации, которые присутствуют в этом файле.
Мы можем использовать — традиционный матовый эффект портретных эффектов, или мы также можем видеть матовый оттенок кожи, или мы можем видеть — матовый цвет для волос или матовый цвет для зубов.
Кроме того, можно использовать Core Image для объединения этих различных матов с другими матами, такими как тот, который я синтезировал, используя логические операции для создания подложки только для глаз и рта.
Однако если мы вернемся к основному изображению, то увидим, что это моя фотография в Apple Park.
И одна из замечательных вещей, которые вы можете сделать с помощью Semantic — с помощью матов с эффектами портрета, вы можете очень легко добавить фон. Как видите, мы можем поместить меня в цирковой шатер.
И хотя это действительно похоже на цирковой шатер, я не выгляжу так, как будто я вписываюсь.
Итак, теперь мы можем использовать некоторые забавные эффекты. Например, мы можем сделать так, чтобы это выглядело так, как будто я накрашена клоуном.
Или, если мы хотим пойти немного дальше, мы можем сделать мне несколько зеленых волос. И, наконец, мы можем использовать некоторые из этих матов, чтобы сделать себе макияж.
Итак, вот о чем я хотел бы поговорить с вами сегодня, как мы можем создавать такие забавные эффекты в вашем приложении.
Хорошо.
Итак, большая часть упоминаний о клоунах исчезла, так что можно с уверенностью оглянуться назад.
Хорошо. Итак, сегодня мы поговорим о трех вещах. Один из них — это то, как вы создаете матовые изображения с помощью Core Image, как вы можете применять фильтры к этим изображениям и, наконец, как вы можете сохранять их в файлы.
Итак, во-первых, давайте поговорим о создании матовых изображений с помощью Core Image.
Есть два способа.
Один, если вы можете создавать матовые изображения с помощью API AVCapturePhoto.
И затем, из этого, вы можете создать основной образ.
Итак, код для этого очень простой. Мы собираемся использовать API подложки семантической сегментации и указать, что нам нужны волосы, кожа или зубы. И это возвращает объект AVSemanticSegmentationMatte. И из этого легко создать CIImage, или мы можем просто обосновать CIImage из этого объекта.
Другой распространенный способ создания матовых изображений — загрузка их из файла HEIF или JPG.
Эти файлы содержат основное изображение, с которым вы знакомы, типичное изображение RGB.
Но у них также есть вспомогательные изображения, такие как маска портретных эффектов, а также новые маты, о которых мы говорим, матовая сегментация кожи и волосы и зубы.
Код для этого очень простой.
Традиционный код для создания CIImage из файла HEIF — это просто сказать CIImage и указать URL.
Чтобы создать эти вспомогательные изображения, все, что вам нужно сделать, это сделать тот же вызов и предоставить словарь параметров, определяющий, какое матовое изображение вы хотите вернуть.
Итак, мы можем указать вспомогательныйSegmentationHairMatte. Или, если мы хотим, мы можем получить подложки для других семантических сегментов.
Итак, очень просто. Всего пара строк кода.
Следующее, что мы хотим сделать, это поговорить о том, как можно применять эффекты к этим изображениям.
Итак, я показал кучу эффектов. Я расскажу об одном немного подробнее.
Мы собираемся начать с базового изображения RGB. А затем мы применим к этому некоторый эффект.Допустим, мы хотим сделать размытый белый клоунский макияж. Итак, я собираюсь внести в это некоторые коррективы.
Эти настройки, однако, применяются ко всему изображению, поэтому мы хотим, чтобы они были ограничены только областью кожи.
Итак, мы собираемся использовать Skin Matte, а затем объединим эти три изображения для получения желаемого результата.
Позвольте мне рассказать вам об этом коде, потому что на самом деле это довольно просто.
Но сначала я хочу поговорить о главном запросе функции, который у нас был для Core Image, который состоит в том, чтобы облегчить людям обнаружение и использование 200 с лишним встроенных фильтров, которые у нас есть.
И это новый заголовок под названием Core mage CIFilterBuiltins.
И это позволяет вам использовать все встроенные фильтры без необходимости запоминать имена фильтров для имен входа.
Итак.
Это … это действительно здорово.
Итак, позвольте мне показать вам код, который будет использовать этот новый заголовок.
Итак, первое, что мы собираемся сделать, это создать базовый образ. И мы просто назовем это изображением с содержимым URL. И это даст традиционное изображение RGB.
Теперь приступим к применению некоторых эффектов. Итак, первое, что я хочу сделать, это преобразовать его в оттенки серого и использовать фильтр под названием maximumComponent.
И я собираюсь дать этому фильтру входное изображение базового изображения.
И затем я собираюсь попросить выходной сигнал этого фильтра.
И это дает изображение, которое выглядит вот так в оттенках серого.
Это выглядит недостаточно ярко, чтобы выглядеть как грим клоуна.
Итак, применим дополнительный фильтр.Мы собираемся использовать фильтр регулировки гаммы.
И входом в это будет выход предыдущего фильтра. А затем мы собираемся указать мощность для гамма-функции и запросить выходное изображение.
И вы заметите, что теперь очень легко указать мощность для гамма-фильтра. Это Float, а не необходимость помнить об использовании NSNumber. Итак, это первая часть нашего эффекта.
Следующее, что мы хотим сделать, это начать с получения этой подложки для сегментации кожи.
Итак, опять же, как я описал ранее, мы собираемся начать с URL-адреса, чтобы указать, что нам нужна подложка кожи.
Однако, когда мы получаем это изображение, обратите внимание, что оно меньше, чем другое изображение. Как мы упоминали ранее, по умолчанию это половинный размер.
Итак, нам нужно увеличить масштаб, чтобы он соответствовал размеру основного изображения.
Итак, мы собираемся создать CGAffineTransform, который масштабируется от размера подложки до размера базового изображения.
Затем мы применим преобразование к изображению.И это создает новое изображение, которое, как вы ожидаете, соответствует правильному размеру.
Следующим шагом, который мы собираемся сделать, будет объединение этих двух.
И мы собираемся использовать фильтр blendWithMask. И это здорово, и мы используем это во всем примере, который я только что показал.
Мы собираемся указать фоновое изображение как базовое изображение RGB, которое выглядит следующим образом.
Далее мы собираемся указать входное изображение, которое будет изображением переднего плана, то есть изображением, на которое нанесен белый макияж.И, наконец, мы собираемся указать изображение маски, которое я показывал ранее.
Учитывая эти три входа, вы можете запросить выходной фильтр смешанного фильтра, и результат будет выглядеть следующим образом.
Как видите, это только отправная точка. Вы можете комбинировать всевозможные интересные эффекты для получения отличных результатов в своем приложении.
Когда вы закончите применять эти эффекты, вы хотите их сохранить.
И, как правило, вы хотите сохранить их как файл HEIF или JPG, который также поддерживает сохранение вспомогательных изображений.
Таким образом, в дополнение к основному изображению вы также можете сохранить подложки семантической сегментации, чтобы ваше приложение или другие приложения могли применять дополнительные эффекты.
Код для этого очень простой. Вы используете Core Image API writeHEIFRepresentation.
И, как правило, вы указываете основное изображение, URL-адрес, на который вы хотите его сохранить, а затем формат пикселей, в котором вы хотите, чтобы оно было сохранено, и цветовое пространство, в котором вы хотите, чтобы оно было сохранено.
И сегодня я хочу выделить еще один набор параметров, которые вы можете предоставить при сохранении изображения.
Так, например, вы можете указать ключ semanticSegmentationSkinMatte и указать skinImage, hairImage или зубыImage.
И все четыре изображения будут сохранены в итоговый файл HEIF или JPG.
Теперь есть альтернативный способ получения этого результата: если вы хотите, вы можете сохранить основные изображения и указать подложки сегментации как объекты AVSemanticSegmentationMatte.
Опять же, API очень прост.
Вы указываете — URL-адрес, основное изображение, формат пикселей и цветовое пространство.
В этом случае, если вы хотите указать эти объекты для сохранения в файле, вы просто скажете AVSemanticSegmentationMattes и предоставите массив подложек.
Вот что вы можете делать, используя Core Image с этими матами. Сегодня я говорил о том, как создавать изображения для матов, как применять фильтры и как их сохранять.
Однако я отмечу, что пример приложения, который я вам показал, был написан как подключаемый модуль приложения Photos.
И если вы хотите узнать, как вы можете сделать это в своем приложении, чтобы вы могли сохранять эти изображения не только в HEIF, но также и в библиотеке фотографий пользователя, я рекомендую вам ознакомиться с этими предыдущими презентациями.
В частности, «Введение в рамки фотографий» от WWDC в 2014 году. Хорошо. И спасибо вам всем, я действительно с нетерпением жду возможности увидеть, что вы делаете с этими замечательными функциями. Спасибо.
Тип изображения | (0008,0008) | 1 | Значение 1 должно быть ПОЛУЧЕННО.Значение 2 должно быть ПЕРВИЧНЫМ. Никаких других значений не должно быть. |
Включите таблицу 10-12 «Макро-атрибуты идентификации контента» | |||
Всего столбцов матрицы пикселей | (0048,0006) | 1С | Общее количество столбцов в пиксельной матрице; я.е., ширина всего отображаемого объема в пикселях. См. Раздел C.8.12.4.1.3. Требуется, если тип организации измерения (0020,9311) присутствует со значением TILED_FULL. В противном случае может присутствовать. |
Всего строк матрицы пикселей | (0048,0007) | 1С | Общее количество строк в пиксельной матрице; я.е., высота всего отображаемого объема в пикселях. См. Раздел C.8.12.4.1.3. Требуется, если тип организации измерения (0020,9311) присутствует со значением TILED_FULL. В противном случае может присутствовать. |
Всего пикселей матрицы фокальных плоскостей | (0048 0303) | 1С | Общее количество фокальных плоскостей (положений Z) в матрице пикселей; я.е., глубина всего отображаемого объема в пикселях. См. Раздел C.8.12.4.1.3. Требуется, если тип организации измерения (0020,9311) присутствует со значением TILED_FULL. В противном случае может присутствовать. ПримечаниеВсего пиксельных матриц фокальных плоскостей (0048 0303) описывает количество фокальных плоскостей, кодируемых отдельно, и отличается от количества фокальных плоскостей (0048 0013), которое описывает, каким образом различные фокальные плоскости были объединены в единую кодированную плоскость (фокус укладка). |
Общая последовательность исходной последовательности пиксельной матрицы | (0048,0008) | 1С | Расположение пикселя 1 \ 1 общей матрицы пикселей в системе координат слайда. В эту Последовательность должен быть включен только один Предмет. См. Дополнительные пояснения в Разделе C.8.12.4.1.4 и Разделе C.8.12.2.1.1. Требуется, если тип организации измерения (0020,9311) присутствует со значением TILED_FULL. В противном случае может присутствовать. |
> Смещение по оси X в системе координат слайда | (0040,072A) | 1 | Смещение X в миллиметрах от начала системы координат слайда. |
> Смещение по оси Y в системе координат слайда | (0040,073A) | 1 | Смещение по оси Y в миллиметрах от начала системы координат слайда. |
Ориентация изображения (слайд) | (0048 0102) | 1С | Направляющие косинусы первой строки и первого столбца полной матрицы пикселей относительно системы координат слайда.См. Раздел C.8.12.4.1.4. Требуется, если последовательность положения плоскости (слайд) (0048,021A) присутствует в последовательности функциональной группы или присутствует тип организации измерения (0020,9311) со значением TILED_FULL. В противном случае может присутствовать. |
Образцов на пиксель | (0028,0002) | 1 | |
Фотометрическая интерпретация | (0028,0004) | 1 | Перечислимые значения:
|
Представление пикселей | (0028 0103) | 1 | |
Выделено бит | (0028 0100) | 1 | См. Раздел C.8.20.2.1. Перечислимые значения, если тип сегментации (0062,0001) ДВОИЧНЫЙ:
Перечислимые значения, если тип сегментации (0062,0001) не является ДВОИЧНЫМ:
|
Хранимые биты | (0028 0101) | 1 | См. Раздел C.8.20.2.1. Перечислимые значения, если тип сегментации (0062,0001) ДВОИЧНЫЙ:
Перечислимые значения, если тип сегментации (0062,0001) не является ДВОИЧНЫМ:
|
Высокий бит | (0028 0102) | 1 | См. Раздел C.8.20.2.1. Перечислимые значения, если тип сегментации (0062,0001) ДВОИЧНЫЙ:
Перечислимые значения, если тип сегментации (0062,0001) не является ДВОИЧНЫМ:
|
Сжатие изображений с потерями | (0028,2110) | 1 | Определяет, подверглось ли изображение сжатию с потерями (в определенный момент времени его существования) или оно получено из изображений, сжатых с потерями. Перечислимые значения:
Как только это значение установлено на 01, оно не должно сбрасываться. См. Раздел C.8.20.2.2 и Раздел C.7.6.1.1.5, «Сжатие изображений с потерями». |
Коэффициент сжатия изображения с потерями | (0028,2112) | 1С | Описывает приблизительную степень сжатия с потерями, примененную к этому изображению. См. Раздел C.7.6.1.1.5.2. Обязательно, если он присутствует в исходных изображениях или этот экземпляр IOD был сжат. |
Метод сжатия изображений с потерями | (0028,2114) | 1С | Метка для методов сжатия с потерями, которые были применены к этому изображению. См. Раздел C.7.6.1.1.5.1. Обязательно, если он присутствует в исходных изображениях или этот экземпляр IOD был сжат. См. Раздел C.8.20.2.2. |
Тип сегментации | (0062,0001) | 1 | Тип кодирования, используемый для указания наличия сегментированного свойства в местоположении пикселя / вокселя. Перечислимые значения:
См. Раздел C.8.20.2.3. |
Сегментация дробного типа | (0062 0010) | 1С | Для кодирования дробной сегментации — значение дробной части. Требуется, если тип сегментации (0062,0001) ДРОБНЫЙ. См. Раздел C.8.20.2.3 для перечисленных значений. |
Максимальное дробное значение | (0062,000E) | 1С | Задает значение, представляющее вероятность 1 или полного заполнения.В пиксельных данных (7FE0,0010) не должно быть значений, превышающих это значение. Требуется, если тип сегментации (0062,0001) ДРОБНЫЙ. |
Сегменты перекрываются | (0062 0013) | 3 | Перекрываются ли какие-либо сегменты в этом экземпляре.То есть независимо от того, находится ли какой-либо пиксель или может находиться более чем в одном сегменте. Перечислимые значения:
См. Раздел C.8.20.2.3. ПримечаниеЕсли значение NO, то принимающее приложение, для которого это имеет значение, может быть уверено, что никакие сегменты не перекрываются, и ему не нужно проверять каждый пиксель. Если значение UNDEFINED или YES, или атрибут отсутствует, тогда принимающему приложению может потребоваться проверить каждый пиксель в каждом сегменте. |
Последовательность сегмента | (0062,0002) | 1 | Описывает сегменты, содержащиеся в данных. В эту Последовательность должны быть включены один или несколько Пунктов. |
> Включите таблицу C.8.20-4 «Атрибуты макроса описания сегмента» | |||
> Имя алгоритма сегмента | (0062,0009) | 1С | Название алгоритма, использованного для создания сегмента.Требуется, если тип алгоритма сегмента (0062,0008) не является РУЧНЫМ. |
> Последовательность идентификации алгоритма сегментации | (0062,0007) | 3 | Описание того, как был получен этот сегмент. Имя алгоритма (0066,0036) в этой последовательности может быть идентично имени алгоритма сегмента (0062,0009). В этой Последовательности разрешен только один Предмет. ПримечаниеРанее использовалась последовательность кода идентификации алгоритма генерации поверхности сегмента (0066,002D), но она была заменена в этом модуле, поскольку не все алгоритмы сегментации включают генерацию поверхности.См. PS3.3 2016d. |
>> Включите таблицу 10-19 «Атрибуты макроса идентификации алгоритма». | BCID 7162 «Семейства алгоритмов обработки поверхности». | ||
> Рекомендуемое значение оттенков серого для дисплея | (0062,000C) | 3 | Одно серое беззнаковое значение по умолчанию, в котором рекомендуется отображать максимальное значение пикселя в этом сегменте на монохромном дисплее.Единицы указываются в P-значениях от минимум 0000H (черный) до максимального FFFFH (белый). ПримечаниеМаксимальное значение P для этого атрибута может отличаться от максимального значения P на выходе LUT представления, которое может иметь глубину менее 16 бит. |
> Рекомендуемое значение дисплея CIELab | (0062,000D) | 3 | Значение триплета по умолчанию, в котором рекомендуется отображать сегмент на цветном дисплее.Единицы указываются в PCS-Values, а значение кодируется как CIELab. См. Раздел C.10.7.1.1. |
Сегментация изображений — документация по 3D-слайсеру
Основные концепции
Сегментация изображений (также известная как контурирование или аннотация) — это процедура выделения областей на изображении, обычно соответствующих анатомическим структурам, поражениям и различным другим пространствам объектов. Это очень распространенная процедура в области обработки медицинских изображений, поскольку она требуется для визуализации определенных структур, количественной оценки (измерения объема, поверхности, свойств формы), 3D-печати и маскирования (ограничение обработки или анализа определенной областью) и т. Д.
Сегментация может выполняться вручную, например, путем перебора всех срезов изображения и рисования контура на границе; но часто используются полуавтоматические или полностью автоматические методы. Модуль «Редактор сегментов» предлагает широкий спектр методов сегментации.
Результат сегментации сохраняется в узле сегментации в 3D Slicer. Узел сегментации состоит из нескольких сегментов.
Сегмент определяет область для отдельной структуры.Каждый сегмент имеет ряд свойств, таких как имя, предпочтительный цвет отображения, описание содержимого (способное хранить стандартные записи в кодировке DICOM) и настраиваемые свойства. Сегменты могут перекрывать друг друга в пространстве.
Область может быть представлена по-разному, например, как двоичная карта меток (значение каждого вокселя указывает, находится ли этот воксель внутри или вне области) или замкнутой поверхности (поверхностная сетка определяет границу области). Не существует единого представления, которое бы подходило для всего: каждое представление имеет свои преимущества и недостатки и используется соответственно.
| Двоичная карта меток | Закрытая поверхность | Дробная карта этикеток | Плоские контуры, ленты |
|---|---|---|---|
| простой просмотр и редактирование в 2D, всегда действителен (даже если преобразован или отредактирован) | простая 3D визуализация | довольно простой просмотр в 2D и редактирование, всегда действителен, достаточно точен | точный просмотр и редактирование 2D |
| неточно (конечное разрешение) требует много памяти , если допускается перекрытие | трудно редактировать, может быть недействительным (т.е.g., самопересекающийся), , особенно после нелинейного преобразования | требует много памяти | неоднозначно в 3D, плохое качество 3D визуализация |
Каждый сегмент хранится в нескольких представлениях . Одно представление обозначено как главное представление (отмечено «золотой звездой» на пользовательском интерфейсе). Главное представление — единственное редактируемое представление, оно единственное, которое сохраняется при сохранении в файл, и все остальные представления вычисляются из него автоматически.
Двоичное представление карты меток, вероятно, является наиболее часто используемым представлением, потому что это представление легче всего редактировать. Большинство программ, использующих это представление, хранят все сегменты в одном трехмерном массиве, поэтому каждый воксель может принадлежать одному сегменту: сегменты не могут перекрываться. В 3D Slicer допускается наложение сегментов. Для хранения перекрывающихся сегментов в двоичных картах меток сегменты организованы в слоев . Каждый слой хранится внутри как отдельный трехмерный объем, и один том может использоваться многими неперекрывающимися сегментами для экономии памяти.
В 3D Slicer есть много модулей для управления сегментациями. Обзор наиболее важных представлен ниже.
Обзор модуля сегментации
Настройте свойства отображения сегментов, управляйте представлениями сегментов и слоями, копируйте / перемещайте сегменты между узлами сегментации, конвертируйте между сегментацией и моделями и томами карты меток, экспортируйте в файлы.
См. Дополнительную информацию в документации модуля «Сегментация».
Обзор модуля редактора сегментов
Создавайте и редактируйте сегменты из объемов с помощью ручных (рисование, рисование,…), полуавтоматических (определение пороговых значений, увеличение области, интерполяция,…) и автоматических (NVidia AIAA,…) инструментов.В модуль «Редактор сегментов» встроено несколько эффектов редактора, и многие другие эффекты предоставляются расширениями (в категории «Сегментации» в диспетчере расширений).
Для начала ознакомьтесь со следующими страницами:
Сегментация изображений в 2021 году: архитектуры, потери, наборы данных и платформы
В этой статье мы окунемся в мир сегментации изображений с помощью глубокого обучения. Поговорим о:
- что такое сегментация изображения
И два основных типа сегментации изображений
- Архитектуры сегментации изображений
- Функции потерь, используемые при сегментации изображений
- Фреймворки, которые можно использовать для проектов сегментации изображений
Давайте погрузимся.
Что такое сегментация изображения?
Как следует из названия, это процесс разделения изображения на несколько сегментов. В этом процессе каждый пиксель изображения связан с типом объекта. Существует два основных типа сегментации изображений — семантическая сегментация и сегментация экземпляра.
При семантической сегментации все объекты одного типа помечаются одной меткой класса, в то время как при сегментации экземпляра похожие объекты получают свои собственные отдельные метки.
Анураг Арнаб, Шуай Чжэн и др. al 2018 «Условные случайные поля встречаются с глубокими нейронными сетями для семантической сегментации» | Источник ПРОЧИТАЙТЕ СЛЕДУЮЩИЙ
👉 Сегментация изображений: советы и рекомендации из 39 соревнований Kaggle
👉 Как проводить исследование данных для сегментации изображений и обнаружения объектов (вещи, которые мне пришлось усвоить на собственном горьком опыте)
Архитектуры сегментации изображений
Базовая архитектура сегментации изображений состоит из кодировщика и декодера.
Vijay Badrinarayanan et. al 2017 «SegNet: Архитектура глубокого сверточного кодировщика-декодера для сегментации изображений» | ИсточникКодировщик извлекает элементы из изображения с помощью фильтров. Декодер отвечает за генерацию окончательного вывода, который обычно представляет собой маску сегментации, содержащую контур объекта. Большинство архитектур имеют эту архитектуру или ее вариант.
Давайте посмотрим на пару.
U-Net
U-Net — сверточная нейронная сеть, изначально разработанная для сегментации биомедицинских изображений.При визуализации его архитектура выглядит как буква U, отсюда и название U-Net. Его архитектура состоит из двух частей: левая часть — сокращающийся путь, а правая — расширяющийся путь. Цель сокращающегося пути — уловить контекст, в то время как роль расширяющего пути — помочь в точной локализации.
Olaf Ronneberger et. al 2015 «Сегментация образа архитектуры U-net» | ИсточникU-Net состоит из обширной дорожки справа и сокращающейся дорожки слева.Сужающийся путь состоит из двух витков три на три. За свертками следуют выпрямленный линейный блок и вычисление максимального объединения два на два для понижающей дискретизации.
Полную реализациюU-Net можно найти здесь.
FastFCN —Быстрая сеть с полным подключением
В этой архитектуре модуль Joint Pyramid Upsampling (JPU) используется для замены расширенных сверток, поскольку они потребляют много памяти и времени. Он использует полностью подключенную сеть в своей основе, применяя JPU для повышения частоты дискретизации.JPU преобразовывает карты объектов с низким разрешением в карты объектов с высоким разрешением.
Huikai Wu et.al, 2019 «FastFCN: переосмысление расширенной свертки в магистрали для семантической сегментации» | ИсточникЕсли вы хотите поработать руками над реализацией кода, пожалуйста.
Gated-SCNN
Эта архитектура состоит из двухпотоковой архитектуры CNN. В этой модели для обработки информации о форме изображения используется отдельная ветвь. Поток формы используется для обработки информации о границах.
Towaki Takikawa et. al 2019 «Gated-SCNN: CNN с закрытой формой для семантической сегментации» | ИсточникВы можете реализовать это, проверив код здесь.
DeepLab
В этой архитектуре свертки с фильтрами с повышающей дискретизацией используются для задач, связанных с плотным прогнозированием. Сегментация объектов в нескольких масштабах осуществляется с помощью огромного объединения пространственных пирамид. Наконец, DCNN используются для улучшения локализации границ объекта. Сильная свертка достигается повышением дискретизации фильтров путем вставки нулей или разреженной выборки входных карт функций.
Liang-Chieh Chen et. al 2016 «DeepLab: семантическая сегментация изображений с помощью глубоких сверточных сетей, атрозной свертки и полностью связанных CRF» | ИсточникВы можете попробовать его реализацию на PyTorch или TensorFlow.
Маска R-CNN
В этой архитектуре объекты классифицируются и локализуются с использованием ограничивающей рамки и семантической сегментации, которая классифицирует каждый пиксель по набору категорий. Каждая интересующая область получает маску сегментации.Метка класса и ограничивающая рамка производятся как окончательный результат. Архитектура является расширением Faster R-CNN. Faster R-CNN состоит из глубокой сверточной сети, которая предлагает области и детектора, который использует области.
Kaiming He et. al 2017 «Маска R-CNN» | ИсточникВот изображение результата, полученного на испытательном наборе COCO.
Kaiming He et. al 2017 «Маска R-CNN» | ИсточникФункции потери сегментации изображения
Модели семантической сегментации обычно используют простую кросс-категориальную функцию потери энтропии во время обучения.Однако, если вы заинтересованы в получении детальной информации об изображении, вам нужно вернуться к немного более продвинутым функциям потерь.
Давайте рассмотрим пару из них.
Потеря фокусировки
Эта потеря является улучшением стандартного критерия кросс-энтропии. Это достигается путем изменения его формы таким образом, чтобы потери, присваиваемые хорошо классифицированным примерам, были взвешены с понижением. В конечном итоге это гарантирует отсутствие классового дисбаланса. В этой функции потерь потери кросс-энтропии масштабируются с уменьшением масштабных коэффициентов до нуля по мере увеличения уверенности в правильных классах.Коэффициент масштабирования автоматически снижает вес простых примеров во время обучения и фокусируется на сложных.
Выпадение кубиков
Эта потеря получается путем вычисления функции коэффициента гладкой кости. Эта потеря является наиболее часто используемой потерей при проблемах сегментации.
Пересечение через потери, сбалансированные по союзам (IoU)
Потеря классификации с балансировкой по IoU направлена на увеличение градиента выборок с высоким IoU и уменьшение градиента выборок с низким IoU.Таким образом повышается точность локализации моделей машинного обучения.
Граничная потеря
Один вариант граничных потерь применяется к задачам с сильно несбалансированным сегментированием. Эта потеря представляет собой метрику расстояния по контурам пространства, а не по регионам. Таким образом, он решает проблему, связанную с региональными потерями из-за несбалансированных задач сегментации.
Взвешенная кросс-энтропия
В одном варианте кросс-энтропии все положительные примеры взвешиваются с помощью определенного коэффициента.Он используется в сценариях, связанных с дисбалансом классов.
Убыток Ловаса-Софтмакс
Эта потеря выполняет прямую оптимизацию средней потери пересечения по объединению в нейронных сетях на основе выпуклого расширения Ловаша субмодульных потерь.
Следует упомянуть и другие потери:
- TopK loss , цель которого — обеспечить концентрацию сетей на жестких выборках в процессе обучения.
- Штрафное расстояние CE потеря , который направляет сеть в граничные области, которые трудно сегментировать.
- Потеря специфичности чувствительности (SS) , который вычисляет взвешенную сумму среднеквадратичной разницы специфичности и чувствительности.
- потеря расстояния Хаусдорфа (HD) , которая оценивает расстояние Хаусдорфа от сверточной нейронной сети.
Это всего лишь пара функций потерь, используемых при сегментации изображения. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с этим репо.
Наборы данных сегментации изображений
Если вы все еще здесь, скорее всего, вы спрашиваете себя, где взять несколько наборов данных для начала.
Давайте посмотрим на несколько.
Общие объекты в COntext — Набор данных Coco
COCO — это крупномасштабный набор данных для обнаружения, сегментации и субтитров. Набор данных содержит 91 класс. У него есть 250 000 человек с ключевыми точками. Размер загружаемого файла — 37,57 ГиБ. Он содержит 80 категорий объектов. Он доступен по лицензии Apache 2.0 и может быть загружен отсюда.
Визуальные классы объектов PASCAL (PASCAL VOC)
PASCAL содержит 9963 изображения с 20 различными классами.Набор для обучения / проверки представляет собой tar-файл объемом 2 ГБ. Набор данных можно скачать с официального сайта.
Набор данных «Городские пейзажи»
Этот набор данных содержит изображения городских пейзажей. Его можно использовать для оценки работы алгоритмов машинного зрения в городских условиях. Набор данных можно скачать здесь.
Кембриджская база данных видео с маркировкой — CamVid
Это набор данных сегментации и распознавания на основе движения. Он содержит 32 семантических класса.Эта ссылка содержит дальнейшие объяснения и ссылки для загрузки набора данных.
Фреймворки сегментации изображений
Теперь, когда вы вооружены возможными наборами данных, давайте упомянем несколько инструментов / фреймворков, которые вы можете использовать для начала.
- Библиотека FastAI — для данного изображения эта библиотека может создавать маску объектов на изображении.
- Sefexa Image Segmentation Tool — Sefexa — это бесплатный инструмент, который можно использовать для полуавтоматической сегментации изображений, анализа изображений и создания достоверных данных
- Deepmask — Deepmask от Facebook Research — это реализация Torch из DeepMask и SharpMask
- MultiPath — это Torch-реализация сети обнаружения объектов из «Многопутевой сети для обнаружения объектов».
- OpenCV — это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, содержащая более 2500 оптимизированных алгоритмов.
- MIScnn – — это библиотека с открытым исходным кодом для сегментации медицинских изображений. Он позволяет настраивать конвейеры с современными сверточными нейронными сетями и моделями глубокого обучения в несколько строк кода.
- Fritz : Fritz предлагает несколько инструментов компьютерного зрения, включая инструменты сегментации изображений для мобильных устройств.
Заключительные мысли
Надеюсь, эта статья дала вам некоторую справочную информацию о сегментации изображений и дала вам некоторые инструменты и фреймворки, которые вы можете использовать для начала работы.
Мы покрыли:
- что такое сегментация изображения,
- пара архитектур сегментации изображения,
- некоторые потери сегментации изображения,
- инструменты и фреймворки сегментации изображений.
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с ссылками, прикрепленными к каждой из архитектур и фреймворков.
Удачной сегментации!
Деррик Мвити
Деррик Мвити — специалист по данным, который страстно любит делиться знаниями. Он активно участвует в сообществе специалистов по науке о данных через такие блоги, как Heartbeat, Towards Data Science, Datacamp, Neptune AI, KDnuggets и многие другие. Его контент был просмотрен в Интернете более миллиона раз. Деррик также является автором и онлайн-инструктором. Он также обучает и работает с различными учреждениями, чтобы внедрять решения для науки о данных, а также повышать квалификацию их сотрудников.Возможно, вы захотите пройти его Полный учебный курс по науке о данных и машинному обучению в курсе Python.
ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ
Отслеживание экспериментов ML: что это такое, почему это важно и как это реализовать
Якуб Чакон | Опубликовано: 26 ноября, 2020
Позвольте мне поделиться историей, которую я слышал слишком много раз.
”… Мы вместе с моей командой разрабатывали модель машинного обучения, мы провели много экспериментов и получили многообещающие результаты…
… к сожалению, мы не могли точно сказать, что работает лучше всего, потому что мы забыли сохранить некоторые параметры модели. и версии наборов данных…
… через несколько недель мы даже не были уверены, что мы на самом деле пробовали, и нам нужно было перезапустить почти все »
— неудачный исследователь машинного обучения.
И правда в том, что когда вы разрабатываете модели машинного обучения, вы проводите множество экспериментов.
Эти эксперименты могут:
- используют разные модели и гиперпараметры модели
- используют разные данные обучения или оценки,
- запускают другой код (включая это небольшое изменение, которое вы хотели быстро протестировать)
- запускают тот же код в другой среде (не зная, какой PyTorch или Была установлена версия Tensorflow)
И в результате они могут производить совершенно разные оценочные показатели.
Очень сложно отслеживать всю эту информацию. Особенно, если вы хотите организовать и сравнить эти эксперименты и уверены, что знаете, какая установка дала лучший результат.
Вот где на помощь приходит отслеживание экспериментов машинного обучения.
Читать далее ->Сегментация семантического трехмерного изображения: применение «нереальной» технологии в реальном мире
Роб Альбриттон, старший директор, Центр передового опыта в области искусственного интеллекта, и Джонатан Котуньо, старший инженер по машинному обучению
Хотя это может показаться сюрреалистичным или нереальным, будущее автономных систем уже здесь, и оно пришло к нам благодаря тому, как мы научили компьютеры видеть — в 3D, через процесс семантической сегментации изображения.
Чтобы понять, как используется эта критически важная технология, давайте рассмотрим сегментацию, различные процессы и термины, связанные с ней, и то, как они способствуют трехмерной семантической сегментации, используемой в новых технологиях. Затем давайте посмотрим, как Octo’s oLabs погружается в трехмерную семантическую сегментацию облаков точек, чтобы помочь клиентам выполнить свои задачи.
Краткое руководство по семантической сегментации трехмерных изображенийВ обработке цифровых изображений и компьютерном зрении сегментирование изображений — это разделение цифрового изображения на несколько сегментов для упрощения представления этого изображения путем преобразования его во что-то более значимое и более легкое для анализа компьютером.
Однако в семантической сегментации пиксели связаны с изображением и получают метку класса для обеспечения контекста. Ярлыки класса могут быть любыми — автомобиль, человек, дом и т. Д.
Допустим, мы классифицируем набор пикселей как автомобиль. Посредством семантической сегментации программное обеспечение компьютерного зрения пометит все объекты как объекты, связанные с автомобилем. Затем семантическая сегментация может дать нам контекст сцены, из которого мы можем явно получить форму, площадь или периметр объекта.
Теперь пора подсчитать появление объектов. Это делается с помощью сегментации экземпляров . Программное обеспечение для сегментации экземпляров может помечать отдельные случаи или экземпляры, в которых объект появляется на изображении. Например, пользователю может потребоваться процессор изображений для подсчета количества деревьев на улице или автомобилей на шоссе.
Наконец, есть точек облаков — набор точек данных, обычно получаемых путем маркировки внешних поверхностей объектов вокруг трехмерной семантической сегментации точек облаков.используется для 3D-визуализации, измерения и автономного понимания сцены с помощью машинного и глубокого обучения.
Семантически сегментированное облако точек
Облако точек
3D семантическая сегментация изображений выводит идею сегментации изображений на новый уровень, извлекая данные в трехмерном формате, используемом автономными системами, которые помогают правительственным учреждениям, оборонным организациям, учреждениям здравоохранения и гражданским организациям выполнять множество задач, которые было бы невозможно в прошлом.Сегментация трехмерного семантического изображения может предоставить роботизированной системе, мобильному устройству или автономному транспортному средству мгновенную контекстную информацию обо всей трехмерной сцене вокруг датчика. Это невероятно мощная информация для множества приложений, использующих автономные системы для сбора данных для выполнения жизненно важных задач.
Сегментация семантического трехмерного изображения реального мираВ то время как компьютерное зрение и глубокое обучение быстро развиваются в области программного обеспечения, датчики для автономных транспортных средств, робототехники и мобильных устройств развиваются одинаковыми темпами.Сегментация трехмерного семантического изображения используется для извлечения и интерпретации данных в различных областях.
Автономные транспортные средства — трехмерная семантическая сегментация изображения используется, чтобы помочь автомобилям понять сцену, в которой они находятся. Например, алгоритм сегментации может идентифицировать бордюры, тротуары и другие объекты, которых автомобиль должен избегать.
Медицинские приложения — В медицинском сообществе проводятся крупные исследования по использованию трехмерной семантической сегментации изображений и данных, которые с ней связаны.Например, томография (рентген, ультразвук и т. Д.) Использует трехмерные данные для обнаружения опухолей и рака, диагностики и т. Д.
Очистка от стихийных бедствий — Оценка мусора — это еще одна область, в которой полезно использовать семантическую сегментацию трехмерного изображения: после стихийного бедствия она может помочь правительствам определить степень ущерба, на основе которого они могут рассчитать затраты, связанные с ущербом.
Поиск и спасение — Сегментация трехмерного семантического изображения может помочь аварийным службам быстро определить возможные точки проникновения в завалы после стихийного бедствия.Например, землетрясение силой 7,0 балла, обрушившееся на Гаити в 2010 году, привело к образованию разрушительных обломков. Если бы в то время была доступна трехмерная семантическая сегментация изображений, спасатели могли бы спасти больше жизней, используя трехмерную видимость и данные, заглядывая в завалы, чтобы точно определять опасности, людей и животных.
Оборона приложений трехмерной семантической сегментации
Особенно с учетом огромного количества данных, производимых на поле боя и на тактическом фронте, оборонные организации могут многое выиграть, приняв технологию, основанную на семантической сегментации трехмерного изображения.
Планирование миссий — Новаторские оборонные агентства и организации используют трехмерную семантическую сегментацию изображения в качестве инструмента планирования миссии для определения точек входа / выхода из зданий, в которые планируют войти ближние боевые силы. Кроме того, его можно использовать для определения препятствий и угроз на маршрутах спешенных (пеших).
Обучение — Когда дело доходит до обучения с использованием дополненной реальности и виртуальной реальности (AR / VR), семантическая сегментация трехмерного изображения позволяет солдатам идентифицировать интересующие объекты, а затем выключать или включать их в сценах AR или VR.Например, пользователь может классифицировать все автомобили в облаке точек с семантической сегментацией, а затем выполнить один виртуальный сценарий с автомобилями в сцене и другой со всеми автомобилями, удаленными со сцены.
Ситуационная осведомленность — Эта технология может использоваться для повышения ситуационной осведомленности солдат, быстро обеспечивая улучшенную ситуационную осведомленность почти в реальном времени с изменением и обнаружением объектов. Например, солдаты могут определить, когда обстановка изменилась в течение определенного периода времени на определенной улице.Возможно, по сравнению с первым просмотром дорога была отремонтирована, или есть грунтовая гора, где было закопано СВУ. Используя трехмерную семантическую сегментацию изображения, войска могут идентифицировать такие изменения.
Ближний бой — трехмерная семантическая сегментация открывает большие перспективы для ближнего боя и тактических приложений для небольших команд. Используя новые модели сегментации трехмерных семантических изображений, команды могут быстро идентифицировать здания, деревья, транспортные средства или людей, видимых с помощью светового обнаружения и определения расстояния (LiDAR) или фотограмметрических облаков точек.Представьте себе семантически сегментированное облако точек городской сцены. Используя трехмерную семантическую сегментацию изображения, солдат или оператор будет знать, сколько существует зданий и площадь этих зданий, сколько там транспортных средств и их размеры, где дороги и сколько футов дороги простирается от одного здания до другого. следующий.
3D семантическая сегментация изображений в oLabsВ oLabs мы с головой погружаемся в мир семантической сегментации трехмерных изображений.После проведения исчерпывающих исследований и тестирования мы разработали надежные методы трехмерной семантической сегментации облаков точек, полученные из различных источников и с постоянно увеличивающимся списком классов, которые затем могут использоваться автономными системами.
Команда oLabsOcto активно использует семантическую сегментацию трехмерных изображений для быстрого определения точек входа и выхода из здания (например, окон и дверей). У нас есть методы семантического разделения облаков точек из классов, включая автомобили, здания, высокую и низкую растительность, а также естественную и искусственную местность.И это только начало того, как агентства, с которыми мы работаем, получают выгоду от наших исследований и разработок.
Если ваша федеральная правительственная организация хотела бы узнать больше об использовании семантической сегментации трехмерных изображений и о том, что мы делаем в oLabs, обратитесь к члену команды Octo. Свяжитесь с нами, чтобы запланировать подробное обсуждение.
Руководство для начинающих по сегментации спутниковых изображений: знакомство с методами машинного обучения для сегментации изображений и их применение к спутниковым изображениям
В моем первом блоге я прошел через процесс получения и проведения базового анализа изменений спутниковых данных.В этом посте я буду обсуждать методы сегментации изображений для спутниковых данных и использовать предварительно обученную нейронную сеть из задачи SpaceNet 6, чтобы протестировать реализацию самостоятельно.
Что такое сегментация изображения?
В отличие от классификации изображений, при которой все изображение классифицируется в соответствии с меткой, сегментация изображения включает обнаружение и классификацию отдельных объектов в изображении. Кроме того, сегментация отличается от обнаружения объектов тем, что она работает на уровне пикселей для определения контуров объектов в изображении.
Источник
В случае спутниковых изображений такими объектами могут быть, например, здания, дороги, автомобили или деревья. Применение этого типа маркировки аэрофотоснимков широко распространено — от анализа дорожного движения до мониторинга изменений окружающей среды, происходящих из-за глобального потепления.
Источник
Задача SpaceNet 6 проекта SpaceNet, которая проходила с марта по май 2020 года, была сосредоточена на использовании методов машинного обучения для извлечения следов зданий из спутниковых изображений — довольно простая постановка задачи для задачи сегментации изображений.Учитывая это, задача дает нам хорошую отправную точку, с которой мы можем начать понимание того, что по своей сути является продвинутым процессом.
Я буду изучать подходы, принятые к задаче SpaceNet 6, позже в этом посте, но сначала давайте исследуем несколько фундаментальных строительных блоков методов машинного обучения для сегментации изображений, чтобы раскрыть, как можно использовать код для обнаружения объектов таким образом. .
Сверточные нейронные сети (CNN)
Вы, вероятно, знакомы с CNN и их связью с задачами компьютерного зрения, особенно с классификацией изображений.Давайте посмотрим, как CNN работают для классификации, прежде чем переходить к более сложной задаче сегментации.
Как вы, возможно, знаете, CNN работают, сдвигая (т. Е. сворачивает ) прямоугольные «фильтры» по изображению. Каждый фильтр имеет разный вес и, таким образом, обучается распознавать определенные особенности изображения. Чем больше фильтров имеет сеть — или чем глубже сеть — тем больше функций она может извлечь из изображения и, следовательно, тем более сложные шаблоны она может изучить с целью информирования своего окончательного решения по классификации.Однако, учитывая, что каждый фильтр представлен набором весов, которые необходимо изучить, наличие множества фильтров того же размера, что и исходное входное изображение, делает обучение модели довольно затратным с точки зрения вычислений. Во многом именно по этой причине фильтры обычно уменьшаются в размере по мере прохождения сети, а также увеличиваются в количестве, чтобы можно было изучить мелкие функции. Ниже приведен пример того, как может выглядеть архитектура для задачи классификации изображений:
Источник
Как мы видим, вывод сети — это единичный прогноз для метки класса, но каким будет вывод для задачи сегментации , в которой изображение может содержать объекты нескольких классов в разных местах? Что ж, в таком случае мы хотим, чтобы наша сеть создавала пиксельную карту с классификациями, подобными следующей:
Изображение и соответствующая ему упрощенная карта сегментации меток классов пикселей.Источник
Для его генерации наша сеть имеет один выходной канал с горячим кодированием для каждой из возможных меток класса:
Источник
Эти карты затем сворачиваются в одну, принимая argmax в каждой позиции пикселя.
Сложная часть достижения этой сегментации заключается в том, что выходные данные должны быть выровнены с входным изображением — мы не можем следовать той же самой архитектуре понижающей дискретизации, которую мы используем в задаче классификации для повышения вычислительной эффективности, потому что размер и локальность класса территории должны быть сохранены.Сеть также должна быть достаточно глубокой, чтобы изучать достаточно подробные представления каждого из классов, чтобы можно было различать их. Одним из наиболее популярных видов архитектуры для удовлетворения этих требований является так называемая полностью сверточная сеть.
Полностью сверточные сети (FCN)
FCN получили свое название из-за того, что они не содержат полностью связанных слоев, то есть являются полностью сверточными. Эта структура была впервые предложена Long et al.в статье 2014 года, в которой я стремлюсь резюмировать здесь ключевые моменты.
Со стандартными сетями CNN, такими как те, которые используются при классификации изображений, первый уровень сети полностью связан, что означает, что он имеет те же размеры, что и входное изображение; это означает, что размер первого слоя должен быть фиксированным, чтобы соответствовать входному изображению. Это не только делает сеть негибкой для входов разного размера, но также означает, что сеть использует глобальную информацию (то есть информацию из всего изображения) для принятия решения о классификации, что не имеет смысла в контексте сегментации изображения. в котором наша цель — присвоить разные метки классов разным областям изображения.С другой стороны, сверточные слои меньше входного изображения, поэтому они могут скользить по нему — они работают с локальными входными областями.
Короче говоря, FCN заменяют полностью связанные слои стандартных CNN сверточными слоями с большими рецептивными полями. Следующий рисунок иллюстрирует этот процесс. Мы видим, как стандартная CNN для классификации изображения только для кошек может быть преобразована для вывода тепловой карты для локализации кошки в контексте более крупного изображения:
Источник
Перемещаясь по сети, мы видим, что размер слоев становится все меньше и меньше ради изучения более тонких функций вычислительно эффективным способом — процесс, известный как «понижающая дискретизация».Кроме того, мы замечаем, что тепловая карта кошки имеет более грубое разрешение, чем входное изображение. Учитывая эти факторы, как можно преобразовать грубую карту признаков обратно в размер входного изображения при достаточно высоком разрешении, чтобы классификации пикселей были значимыми? Long et al. использовали то, что известно как обученная передискретизация , чтобы расширить карту объектов до того же размера, что и входное изображение, и процесс, который они называют «пропустить слияние слоев», чтобы увеличить его разрешение. Давайте подробнее рассмотрим эти методы.
Демистификация обучаемой передискретизации
Предыдущие подходы к повышающей дискретизации основывались на жестко запрограммированных методах интерполяции, но Long et al. предложил метод, который использует транспонированную свертку для повышения дискретизации небольших карт функций в удобной для обучения манере. Вспомните, как работает обычная свертка:
Источник
Фильтр, представленный заштрихованной областью, скользит по синей входной карте характеристик, вычисляя скалярные произведения в каждой позиции, которая должна быть записана в зеленой выходной карте характеристик.Веса фильтра — это то, что изучает сеть во время обучения.
Свертка транспонирования работает по-другому: все веса фильтра умножаются на скалярное значение входного пикселя, над которым он расположен, и эти значения проецируются на выходную карту функций. Если проекции фильтров на выходной карте перекрываются, их значения добавляются.
Источник
Long et al. используйте этот метод для повышения дискретизации карты объектов, отображаемой слоями понижающей дискретизации сети, чтобы преобразовать ее грубый вывод обратно в пиксели, которые совпадают с пикселями входного изображения, чтобы архитектура сети выглядела следующим образом:
Пример последнего слоя повышающей дискретизации, добавленного к пути понижающей дискретизации для визуализации полноразмерной карты сегментации.Обратите внимание, что окончательная карта функций имеет 21 канал, представляющий количество классов для конкретной задачи сегментации, исследуемой в статье. Источник
Однако простое добавление одного из этих транспонированных сверточных слоев в конце слоев с понижающей дискретизацией дает пространственно неточные результаты, поскольку большой шаг, требуемый для того, чтобы выходной размер соответствовал входному (в данном случае 32 пикселя), ограничивает масштаб детализации передискретизация может достигать:
Карта сегментации с повышенной дискретизацией (слева) соответствующим образом масштабируется по входному изображению, но не имеет пространственной точности.Источник
К счастью, этот недостаток пространственной точности можно несколько смягчить путем «объединения» информации из слоев с разным шагом, как мы сейчас обсудим.
Пропустить слияние слоев
Как упоминалось ранее, сеть должна быть достаточно глубокой, чтобы изучать подробные функции, чтобы делать точные прогнозы классификации; однако точное обнуление любой части изображения происходит за счет потери пространственного контекста изображения в целом, что затрудняет локализацию решения о классификации в процессе уменьшения масштаба.Это внутреннее напряжение, которое играет в задачах сегментации изображений, и Лонг и др. работа, чтобы решить, используя пропустить соединения .
В нейронных сетях пропускное соединение — это слияние несмежных слоев; в этом случае пропускаемые соединения используются для передачи локальной информации путем суммирования карт признаков из пути понижающей дискретизации с картами признаков из пути повышающей дискретизации. Интуитивно это имеет смысл: с каждым шагом, который мы делаем по пути понижающей дискретизации в сети, глобальная информация теряется, когда мы приближаемся к определенной области изображения, а карты характеристик становятся более грубыми, но как только мы углубимся достаточно глубоко, чтобы сделать Для точного прогнозирования мы хотим уменьшить масштаб и локализовать его, что мы можем сделать, используя информацию, хранящуюся в картах функций с более высоким разрешением, из пути понижающей дискретизации в сети.Давайте более подробно рассмотрим этот процесс, обратившись к архитектуре Long et al. используют в своей статье:
Визуализация пропусков соединений (стрелки влево) в сети и их влияния на степень детализации результирующих карт сегментации. Источник (модифицированный)
В верхней части изображения показан путь субдискретизации сети, который, как мы видим, следует схеме из двух или трех сверток, за которыми следует слой объединения. conv7 представляет собой грубую карту функций, созданную в конце пути понижающей дискретизации, похожую на тепловую карту кошки, которую мы видели ранее.«Прогнозирование с повышением частоты дискретизации до 32x» является результатом первой архитектуры без каких-либо пропусков соединений, выполняющей всю необходимую повышающую дискретизацию с одним транспонированным сверточным слоем с шагом 32 пикселя.
Давайте рассмотрим архитектуру «FCN-16s», которая включает одно пропускаемое соединение (см. Вторую строку диаграммы). Хотя это не визуализируется, сверточный слой 1×1 добавляется поверх карты функций «pool4» для создания прогнозов класса для всех его пикселей. Но на этом сеть не заканчивается — она снова выполняет субдискретизацию в 2 раза, чтобы получить карту предсказания класса «conv7».Так как карта conv7 имеет половину размерности карты pool4, она составляет от до , дискретизируется с коэффициентом 2, и ее прогнозы добавляются к прогнозам пула4, создавая комбинированную карту прогнозирования. Этот результат повышается с помощью транспонированной свертки с шагом 16, чтобы получить окончательную карту сегментации «FCN-16s», которая, как мы видим, обеспечивает лучшее пространственное разрешение, чем карта FCN-32s. Таким образом, несмотря на то, что предсказания conv7 подвергаются в конечном итоге тому же количеству повышающей дискретизации, что и в архитектуре FCN-32s (учитывая, что 2-кратная повышающая дискретизация, за которой следует 16-кратная повышающая дискретизация = 32-кратная повышающая дискретизация), разложение прогнозов из уровня pool4 значительно улучшает результат.Это связано с тем, что pool4 повторно вводит ценную пространственную информацию из входного изображения в уравнение — информацию, которая в противном случае теряется при дополнительной операции понижающей дискретизации для создания conv7. Глядя на диаграмму, мы видим, что архитектура «FCN-8s» следует аналогичному процессу, но на этот раз пропускаемое соединение также добавляется из уровня «pool3», что, как мы видим, дает карту сегментации с еще более высокой точностью.
FCN — Куда идти дальше?
СетиFCN стали большим шагом в семантической сегментации благодаря их способности учитывать как глубокую семантическую информацию, так и точную информацию о внешнем виде, чтобы делать точные прогнозы с помощью подхода «кодирования и декодирования».Но оригинальная архитектура, предложенная Лонгом и соавт. все еще не дотягивает до идеала. Во-первых, это приводит к несколько плохому разрешению на границах сегментации из-за потери информации в процессе понижающей дискретизации. Кроме того, перекрывающиеся выходные данные операции транспонирования свертки, обсуждавшейся ранее, могут вызывать нежелательные шаблоны, похожие на шахматную доску, на карте сегментации, пример которой мы видим ниже:
Шаблоны пересечения в тепловой карте сегментации, полученные в результате перекрытия выходных данных транспонированной свертки.Источник
Многие модели основаны на многообещающей базовой архитектуре FCN, стремясь сгладить ее недостатки, особенно примечательной итерацией является «U-net».
U-Net — оптимизированный FCN
U-net была впервые предложена в статье 2015 года в качестве модели FCN для использования в биомедицинской сегментации изображений. Как говорится в аннотации статьи: «Архитектура состоит из сужающегося пути для захвата контекста и симметричного расширяющегося пути, который обеспечивает точную локализацию», в результате получается U-образная архитектура, которая выглядит следующим образом:
Реализация архитектуры U-net.Цифры в верхней части карт функций обозначают их количество каналов, цифры в нижнем левом углу обозначают их размер по осям x и y. Белые карты признаков представляют собой копии из пути понижающей дискретизации, которые, как мы видим, объединяются с картами признаков на пути повышающей дискретизации. Источник
Мы можем видеть, что сеть включает 4 пропускаемых соединения — после каждой свертки транспонирования (или «восходящей свертки») на пути повышающей дискретизации результирующая карта характеристик объединяется с одной из путей понижающей дискретизации. Кроме того, мы видим, что карты функций в пути повышающей дискретизации имеют большее количество каналов, чем в базовой архитектуре FCN, с целью передачи большего количества контекстной информации на слои с более высоким разрешением.
U-net также достигает лучшего разрешения на границах сегментации, предварительно вычисляя попиксельную карту весов для каждого обучающего примера. Функция, используемая для вычисления карты, придает больший вес пикселям вдоль границ сегментации. Эти веса затем учитываются в функции потерь при обучении, так что граничным пикселям дается более высокий приоритет для правильной классификации.
Мы видим, что исходная архитектура U-net дает довольно точные результаты в задачах клеточной сегментации:
U-net сегментации приводит к изображениям b и d , с наземными границами, обведенными желтым.Источник
Развитие U-net стало еще одной вехой в области компьютерного зрения, и пять лет спустя модели продолжают излагать его U-образную архитектуру для достижения лучших и лучших результатов. U-net хорошо подходит для сегментации спутниковых изображений, к которой мы скоро вернемся в контексте задачи SpaceNet 6.
Дальнейшие разработки в области сегментации изображений
Мы прошли через эволюцию нескольких базовых концепций сегментации изображений — конечно, лишь поверхностно затронув тему, находящуюся в центре обширной, быстро развивающейся области исследований.Вот список нескольких других интересных концепций и приложений для сегментации изображений со ссылками, если вы захотите изучить их дальше:
- Экземплярная сегментация — это гибрид обнаружения объектов и сегментации изображений, при котором пиксели не только классифицируются в соответствии с классом, к которому они принадлежат, но также извлекаются отдельные объекты в этих классах, что полезно, например, при подсчете объектов. .
- Методы сегментации изображения распространяются также на сегментацию видео; например, Google AI использует «архитектуру сети сегментации песочных часов», вдохновленную U-net, для разделения переднего и заднего плана в историях YouTube в реальном времени.
- Сегментация изображений одежды использовалась, чтобы помочь розничным продавцам сопоставить элементы каталога с физическими предметами на складах для более эффективного управления запасами.
- Сегментация также может применяться к трехмерным объемным изображениям, что особенно полезно в медицинских приложениях; например, были проведены исследования по его использованию для мониторинга развития поражений головного мозга у пациентов с инсультом.
- Было разработано множество инструментов и пакетов, чтобы сделать сегментацию изображений доступной для людей с различным уровнем подготовки.Например, вот пример, который использует библиотеку Python PixelLib для достижения сегментации 150 классов с помощью всего 5 строк кода.
Теперь давайте рассмотрим собственно реализацию сети сегментации самостоятельно, используя спутниковые изображения и предварительно обученную модель из задачи SpaceNet 6.
Вызов SpaceNet 6
Задача, обозначенная в SpaceNet, состоит в том, чтобы использовать компьютерное зрение для автоматического извлечения следов зданий из спутниковых изображений в виде векторных многоугольников (в отличие от пиксельных карт).В этой задаче прогнозы, генерируемые моделью, определяются как жизнеспособные или нет, путем вычисления их пересечения по объединению с наземными следами истинности. Оценка модели f1 по всем тестовым изображениям рассчитывается в соответствии с этими определениями и служит показателем для соревнования.
Набор обучающих данных состоит из сочетания радаров с синтезированной апертурой (SAR) и нескольких электрооптических (EO) спутниковых изображений с разрешением 0,5 м, собранных компанией Capella Space над Роттердамом, Нидерланды.Набор данных тестирования содержит только изображения SAR (более подробное описание изображений SAR см. В моем последнем блоге). Набор данных, структурированный таким образом, делает задачу особенно актуальной для реальных приложений, как объясняет SpaceNet, он предназначен для «имитации реальных сценариев, где исторические оптические данные могут быть доступны, но одновременный оптический сбор с помощью SAR часто невозможен. из-за несовместимых орбит датчиков или облачности, которая сделает оптические данные непригодными для использования.”
Пример изображения SAR из набора данных SpaceNet 6 с аннотациями контуров зданий, показанными красным. Источник
Более подробную информацию о наборе данных, включая инструкции по его загрузке, можно найти здесь. Кроме того, SpaceNet выпустила базовую модель, для которой предоставлены пояснения и код. Давайте изучим архитектуру этой модели, прежде чем реализовывать ее, чтобы делать прогнозы самостоятельно.
Базовая модель
Архитектура TernausNet.Источник
Архитектура, которую SpaceNet использует в качестве базовой, называется TernausNet, вариант U-Net с кодировщиком VGG11. VGG — это семейство CNN, причем VGG11 состоит из 11 слоев. TernausNet использует слегка измененную версию VGG11 в качестве кодировщика (т.е. путь понижающей дискретизации). Путь повышающей дискретизации сети отражает путь понижения дискретизации с 5 пропускаемыми соединениями, связывающими их. TernausNet улучшает производительность U-Net за счет инициализации сети с весами, которые были предварительно обучены на наборе данных Kaggle Carvana.Использование модели, предварительно обученной на других данных, может сократить время обучения и переобучения — подход, известный как трансферное обучение . Фактически, базовая линия SpaceNet снова использует преимущество передаточного обучения, сначала тренируясь только на оптической части обучающего набора данных, а затем используя веса, которые он находит в этом процессе, в качестве начальных весов в его финальном обучении, проходящем по данным SAR.
Однако даже с этими приложениями трансферного обучения обучение модели примерно на 24 000 изображений все еще является очень трудоемким процессом.К счастью, SpaceNet предоставляет весовые коэффициенты для модели в эпоху наивысшей оценки, что позволяет нам довольно легко запустить и запустить модель.
Прогнозы на основе базовой модели
Пошаговые инструкции по развертыванию базовой модели можно найти в этом блоге. Короче говоря, процесс включает развертывание экземпляра AWS Elastic Cloud Compute (EC2) для получения доступа к графическим процессорам для более своевременных вычислений и загрузки образа машины Amazon (AMI) задачи, который предварительно загружен с программным обеспечением, базовой моделью и набором данных. .Имейте в виду, что набор данных очень велик, поэтому загрузка может занять некоторое время.
После завершения загрузки вы можете найти код PyTorch, определяющий базовую модель, в model.py . baseline.py выполняет предварительную обработку изображений, а также выполняет операции обучения и тестирования. Веса предварительно обученной модели с лучшей эпохой оценки находятся в папке весов и загружаются при запуске test.sh .
Когда мы пропускаем изображение через модель, оно выводит серию координат, которые определяют границы следов здания, которые мы ищем, а также маску, на которой эти следы нанесены.Давайте рассмотрим процесс визуализации изображения и его маски бок о бок, чтобы понять, насколько эффективна базовая модель при извлечении следов зданий. Код для создания следующих визуализаций можно найти здесь.
Получение связного визуального представления данных SAR несколько сложнее, чем ожидалось. Это связано с тем, что каждому пикселю в данном изображении присваиваются 4 значения, соответствующие 4 поляризациям данных в X-диапазоне электромагнитного спектра — HH, HV, VH и VV.Короче говоря, сигналы, передаваемые и принимаемые от датчика SAR, имеют как горизонтальную, так и вертикальную поляризацию, поэтому каждый канал соответствует разной комбинации типов передаваемого и принятого сигнала. Эти 4 канала не соответствуют 3 каналам RGB, которые мы ожидаем от рендеринга типичного изображения. Вот как это выглядит, когда мы выбираем каналы один за другим и визуализируем их в оттенках серого:
Визуальные представления 4 поляризаций одного изображения SAR. Изображение автора
Обратите внимание, что каждая из 4 поляризаций дает немного другое представление одной и той же площади земли. Мы можем объединить эти представления для создания одноканального изображения пролета , чтобы построить вместе с маской контура здания созданную модель, которую мы преобразуем в двоичную форму, чтобы сделать границы более четкими. Таким образом, мы видим, что базовая модель действительно распознала общие формы нескольких зданий:
Визуализация объединенных спектральных диапазонов тестового изображения SAR и соответствующей маски контура здания, созданной базовой моделью.Изображение автора
Приятно видеть в действии основные структуры, которые мы обсуждали в этом посте, обеспечивая жизнеспособные результаты сегментации изображений. Но также ясно, что в этой базовой архитектуре есть возможности для улучшения — на самом деле, она достигает только 0,21 балла f1 на тестовом наборе.
Заключение
Задача SpaceNet 6 завершилась в мае, победившая заявка получила оценку f1 0,42 — вдвое больше, чем у базовой модели. Более подробную информацию о результатах испытания можно найти здесь.Примечательно, что все 5 лучших представлений реализовали тот или иной вариант U-Net, архитектуры, которую мы теперь хорошо понимаем. SpaceNet выпустит эти самые эффективные модели на GitHub в ближайшем будущем, и я с нетерпением жду возможности опробовать их на данных временных рядов, чтобы провести некоторое исследование с обнаружением изменений в одном из будущих постов.