マスターセグフォーマー

セグフォーマー：効率的な画像セグメンテーションに深く潜ります

最新のアプリケーションでは、高度な画像処理機能が必要であり、画像セグメンテーションが重要な役割を果たします。この記事では、衣類や人間などの異なるラベルに画像をセグメント化するのに優れた強力なモデルであるSegformerを探ります。その強みは、その効率的なアーキテクチャと微調整機能にあります。画像処理のコアコンポーネントである画像セグメンテーションには、各ピクセルにラベル（多くの場合、色で表される）を割り当てることで、画像内の異なる領域を識別します。これにより、オブジェクト、背景、さらには手や顔のような細かい詳細を識別できます。ただし、この識別の精度は、モデルのトレーニングと微調整に大きく依存します。

学習目標：

• Segformerのアーキテクチャと微調整プロセスを把握します。
• Segformer B2_Clothesのアプリケーションを理解します。
• Segformerで推論を実行します。
• Segformerの実際のアプリケーションを探索します。

（この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。）

目次：

• 導入
• Segformerとは何ですか？
• セグフォーマーアーキテクチャ
• セグフォーマーと他のモデル
• トレーニングセグフォーマー
• Segformerの利点
• 潜在的な制限
• Segformer B2_Clothesを使用します
• 実世界のアプリケーション
• 結論
• よくある質問

Segformerとは何ですか？

Segformerは、同様のツールとともに、デジタルイメージを意味のあるセグメントに分割し、同じカテゴリ内のピクセルに一貫したラベルを割り当てることにより分析を簡素化します。画像処理にはさまざまな画像操作が含まれますが、セグメンテーションは、画像内の異なる要素を識別することに焦点を当てた特殊なフォームです。さまざまなセグメンテーション手法が存在し、それぞれが特定のタスクに適しています。たとえば、領域ベースのセグメンテーショングループは、類似した色、テクスチャー、強度のピクセルで、医療イメージングに役立ちます。エッジセグメンテーションは、自律運転アプリケーションにとって重要な境界の識別に焦点を当てています。その他の方法には、クラスタリングベースのセグメンテーションとしきい値セグメンテーションが含まれます。

セグフォーマーアーキテクチャ

Segformerは、変圧器ベースのエンコーダーデコーダー構造を採用しています。従来のモデルとは異なり、そのエンコーダーは変圧器であり、そのデコーダーは多層パーセプトロン（MLP）デコーダーです。トランスエンコーダーは、マルチヘッドの注意、フィードフォワードネットワーク、およびパッチマージを使用します。 MLPデコーダーには、線形およびアップサンプリング層が組み込まれています。パッチのマージプロセスは、ローカルの機能と継続性を巧みに保存し、パフォーマンスを向上させます。

主要なアーキテクチャの特徴には、次のものが含まれます。計算需要を削減するための効率的な自己関節メカニズム。セグメンテーションを改善するためのマルチスケールMLPデコーダー。

セグフォーマーと他のモデル

Segformerは、Imagenet-Prestrawedアーキテクチャのために多くの変圧器ベースのセグメンテーションモデルを上回り、計算のニーズを減らします。そのアーキテクチャにより、粗い機能と細かい機能の両方を効率的に学習できます。位置エンコーディングがないことは、代替と比較して推論時間の速いに貢献します。

トレーニングセグフォーマー

Segformerは、ゼロからトレーニングするか、顔を抱きしめる事前に訓練されたモデルを使用することができます。ゼロからのトレーニングには、データの前処理、モデルトレーニング、パフォーマンス評価が含まれます。抱きしめる顔は、事前に訓練された重量と合理化されたAPIを微調整と評価のために提供することにより、このプロセスを簡素化します。ゼロからのトレーニングはより大きなカスタマイズを提供しますが、顔を抱き締めることは、より少ない労力で強力な出発点を提供します。

Segformerの利点

• シンプルなアーキテクチャ、トレーニングの簡素化。
• 適切な微調整を伴うさまざまなタスクにわたる汎用性。
• 多様な画像サイズと形式の効率。

潜在的な制限

• データの依存関係：限られたトレーニングデータが制限またはバイアスされたデータは、パフォーマンスを制限する可能性があります。多様で代表的なデータセットが重要です。
• アルゴリズムの選択：最適な結果には、慎重なアルゴリズムの選択とパラメーターの最適化が不可欠です。
• 統合の課題：SegFormerと他のシステムと統合するには、データ形式とインターフェイスを慎重に検討する必要がある場合があります。 APIと適切に設計されたインターフェイスは、これを軽減できます。
• 複雑なオブジェクト処理：複雑な形状とサイズは、精度に影響を与える可能性があります。評価メトリック（ピクセル精度やサイコロ係数など）および反復モデルの改良が不可欠です。

Segformer B2_Clothesを使用します

以下は、衣服と人間のセグメンテーションのためにATRデータセットで訓練されたSegformer B2_Clothesの推論を示しています。

 ！ピップインストルトランストランス枕マットプロトリブトーチ
TransformersからImport SegformerImageProcessor、AutomodelfolsemanticSegemation
PILインポート画像から
リクエストをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします
torch.nnをnnとしてインポートします

processor = segformerimageprocessor.from_pretrained（ "mattmdjaga/segformer_b2_clothes"）
Model = automodelforsemanticsegemation.from_pretrained（ "mattmdjaga/segformer_b2_clothes"））

url = "https://plus.unsplash.com/premium_photo-167321088616161-bfcc40f54d1f？ixlib = rb-4.0.3 ＆ixid = mnwxmja3fdb8mhxzzwfyy2h8mxx8cgvyc29ujtiwc3rhbmrpbmd8zw58mhx8mhx8＆w = 1000＆q = 80 ""
image = image.open（requests.get（url、stream = true）.raw）
inputs = processor（image = image、return_tensors = "pt"）

出力=モデル（**入力）
logits = outputs.logits.cpu（）

upsampled_logits = nn.functional.interpolate（
   ロジット、
   size = image.size [:: -1]、
   モード= "bilinear"、
   align_corners = false、
））

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

実世界のアプリケーション

SEGFORMERは次のアプリケーションを見つけます。

• 医療イメージング： MRIおよびCTスキャンの腫瘍やその他の異常の検出。
• 自律車両：オブジェクト検出（車、歩行者、障害物）。
• リモートセンシング：土地利用変更監視のための衛星画像の分析。
• ドキュメント処理：スキャンドキュメント（OCR）からテキストの抽出。
• eコマース：画像内の製品の識別と分類。

結論

Segformerは、画像セグメンテーションの大幅な進歩を表し、効率と精度を提供します。その変圧器ベースのアーキテクチャは、効果的な微調整と組み合わせて、さまざまなドメインにわたる多用途のツールになります。ただし、トレーニングデータの品質は、最適なパフォーマンスのために最も重要です。

重要なテイクアウト：

• Segformerの汎用性と効率。
• 高品質のトレーニングデータの重要性。
• 実行中の推論のシンプルさ。

研究リソース：

• 抱きしめる顔：[顔へのリンク]
• 画像セグメンテーション：[画像セグメンテーションリソースへのリンク]

よくある質問

Q1： Segformer B2_Clothesは何に使用されますか？

A1：人間と衣類のセグメンテーション。

Q2： Segformerは他のモデルとどのように違いますか？

A2：その変圧器ベースのアーキテクチャと効率的な機能抽出。

Q3：セグフォーマーの恩恵を受ける産業はどれですか？

A3：ヘルスケア、自動車、その他多く。

Q4： Segformer B2_Clothesは他のソフトウェアと統合できますか？

A4：統合は複雑になる可能性があり、データ形式とインターフェイスを慎重に検討する必要があります。 APIと適切に設計されたインターフェイスが役立ちます。

（注：画像ソースは著者が所有しておらず、許可を得て使用されます。）

以上がマスターセグフォーマーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。