마스터 Segformer

Segformer : 효율적인 이미지 세분화에 대한 깊은 다이빙

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

학습 목표 :

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

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

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

Segformer는 무엇입니까?

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

Segformer 아키텍처

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

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

Segformer 대 기타 모델

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

Segformer 훈련

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

Segformer의 장점

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

잠재적 한계

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

segformer b2_clothes 사용

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

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

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

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

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

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

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

실제 응용 프로그램

Segformer는 다음에서 응용 프로그램을 찾습니다.

• 의료 영상 : MRI 및 CT 스캔에서 종양 및 기타 이상을 탐지합니다.
• 자율 차량 : 물체 감지 (자동차, 보행자, 장애물).
• 원격 감지 : 토지 이용 변경 모니터링을위한 위성 이미지 분석.
• 문서 처리 : 스캔 된 문서 (OCR)에서 텍스트 추출.
• 전자 상거래 : 이미지에서 제품을 식별하고 분류합니다.

결론

Segformer는 이미지 세분화에서 상당한 발전을 나타내며 효율성과 정확성을 제공합니다. 효과적인 미세 조정과 결합 된 변압기 기반 아키텍처는 다양한 도메인에서 다양한 도구로 만듭니다. 그러나 교육 데이터의 품질은 최적의 성능을 위해서는 여전히 가장 중요합니다.

주요 테이크 아웃 :

• Segformer의 다양성과 효율성.
• 고품질 교육 데이터의 중요성.
• 실행 추론의 단순성.

연구 자료 :

• 포옹 얼굴 : [포옹 얼굴에 링크]
• 이미지 분할 : [이미지 분할 리소스 링크]

자주 묻는 질문

Q1 : Segformer B2_Cloth는 무엇을 사용합니까?

A1 : 인간 및 의류 세분화.

Q2 : Segformer는 다른 모델과 어떻게 다릅니 까?

A2 : 변압기 기반 아키텍처 및 효율적인 기능 추출.

Q3 : 어떤 산업이 Segformer의 혜택을 받습니까?

A3 : 의료, 자동차 및 기타 많은 것들.

Q4 : Segformer B2_Cloth가 다른 소프트웨어와 통합 될 수 있습니까?

A4 : 통합은 복잡 할 수 있으므로 데이터 형식과 인터페이스를 신중하게 고려해야합니다. API 및 잘 설계된 인터페이스가 도움이됩니다.

(참고 : 이미지 소스는 저자가 소유하지 않으며 허가를 받아 사용됩니다.)

위 내용은 마스터 Segformer의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!