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Segmentación
Anteriormente hemos aprendido sobre la Detección de Objetos, que nos permite localizar objetos en una imagen prediciendo sus cajas delimitadoras. Sin embargo, para algunas tareas no solo necesitamos cajas delimitadoras, sino también una localización más precisa de los objetos. Esta tarea se llama segmentación.
Cuestionario previo a la lección
La segmentación puede considerarse como clasificación de píxeles, donde para cada píxel de la imagen debemos predecir su clase (fondo siendo una de las clases). Existen dos principales algoritmos de segmentación:
- Segmentación semántica solo indica la clase del píxel, y no distingue entre diferentes objetos de la misma clase.
- Segmentación por instancia divide las clases en diferentes instancias.
En la segmentación por instancia, estas ovejas son objetos diferentes, pero en la segmentación semántica todas las ovejas están representadas por una sola clase.
Imagen de esta publicación de blog
Existen diferentes arquitecturas neuronales para la segmentación, pero todas tienen la misma estructura. De cierta manera, es similar al autoencoder que aprendiste anteriormente, pero en lugar de descomponer la imagen original, nuestro objetivo es descomponer una máscara. Por lo tanto, una red de segmentación tiene las siguientes partes:
- Codificador extrae características de la imagen de entrada.
- Decodificador transforma esas características en la imagen de máscara, con el mismo tamaño y número de canales correspondientes al número de clases.
Imagen de esta publicación
Debemos mencionar especialmente la función de pérdida que se utiliza para la segmentación. Al usar autoencoders clásicos, necesitamos medir la similitud entre dos imágenes, y podemos usar el error cuadrático medio (MSE) para hacerlo. En la segmentación, cada píxel en la imagen de máscara objetivo representa el número de clase (codificado en formato one-hot a lo largo de la tercera dimensión), por lo que necesitamos usar funciones de pérdida específicas para clasificación: pérdida de entropía cruzada, promediada sobre todos los píxeles. Si la máscara es binaria, se utiliza la pérdida de entropía cruzada binaria (BCE).
✅ La codificación one-hot es una forma de codificar una etiqueta de clase en un vector de longitud igual al número de clases. Consulta este artículo sobre esta técnica.
Segmentación para Imágenes Médicas
En esta lección, veremos la segmentación en acción entrenando una red para reconocer nevos humanos (también conocidos como lunares) en imágenes médicas. Utilizaremos la Base de Datos PH2 de imágenes de dermoscopía como fuente de imágenes. Este conjunto de datos contiene 200 imágenes de tres clases: nevo típico, nevo atípico y melanoma. Todas las imágenes también contienen una máscara correspondiente que delimita el nevo.
✅ Esta técnica es particularmente adecuada para este tipo de imágenes médicas, pero ¿qué otras aplicaciones del mundo real podrías imaginar?
Imagen de la Base de Datos PH2
Entrenaremos un modelo para segmentar cualquier nevo de su fondo.
✍️ Ejercicios: Segmentación Semántica
Abre los siguientes notebooks para aprender más sobre diferentes arquitecturas de segmentación semántica, practicar con ellas y verlas en acción.
Cuestionario posterior a la lección
Conclusión
La segmentación es una técnica muy poderosa para la clasificación de imágenes, que va más allá de las cajas delimitadoras hacia la clasificación a nivel de píxel. Es una técnica utilizada en imágenes médicas, entre otras aplicaciones.
🚀 Desafío
La segmentación corporal es solo una de las tareas comunes que podemos realizar con imágenes de personas. Otras tareas importantes incluyen la detección de esqueletos y la detección de poses. Prueba la biblioteca OpenPose para ver cómo se puede utilizar la detección de poses.
Revisión y Autoestudio
Este artículo de Wikipedia ofrece una buena visión general de las diversas aplicaciones de esta técnica. Aprende más por tu cuenta sobre los subdominios de la segmentación por instancia y la segmentación panóptica en este campo de investigación.
Asignación
En este laboratorio, intenta la segmentación del cuerpo humano utilizando el Conjunto de Datos de Segmentación Corporal Completa MADS de Kaggle.
Descargo de responsabilidad:
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