セグフォーマー：効率的な畫(huà)像セグメンテーションに深く潛ります

最新のアプリケーションでは、高度な畫(huà)像処理機(jī)能が必要であり、畫(huà)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(lèi)や人間などの異なるラベルに畫(huà)像をセグメント化するのに優(yōu)れた強(qiáng)力なモデルであるSegformerを探ります。その強(qiáng)みは、その効率的なアーキテクチャと微調(diào)整機(jī)能にあります。畫(huà)像処理のコアコンポーネントである畫(huà)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(chǎng)合、色で表される）を割り當(dāng)てることで、畫(huà)像內(nèi)の異なる領(lǐng)域を識(shí)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(xì)かい詳細(xì)を識(shí)別できます。ただし、この識(shí)別の精度は、モデルのトレーニングと微調(diào)整に大きく依存します。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• Segformerのアーキテクチャと微調(diào)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?qū)g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(dǎo)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の利點(diǎn)
• 潛在的な制限
• Segformer B2_Clothesを使用します
• 実世界のアプリケーション
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問(wèn)

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、同じカテゴリ內(nèi)のピクセルに一貫したラベルを割り當(dāng)てることにより分析を簡(jiǎn)素化します。畫(huà)像処理にはさまざまな畫(huà)像操作が含まれますが、セグメンテーションは、畫(huà)像內(nèi)の異なる要素を識(shí)別することに焦點(diǎn)を當(dāng)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(lǐng)域ベースのセグメンテーショングループは、類(lèi)似した色、テクスチャー、強(qiáng)度のピクセルで、醫(yī)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(yùn)転アプリケーションにとって重要な境界の識(shí)別に焦點(diǎn)を當(dāng)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(gòu)造を採(cǎi)用しています。従來(lái)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(jī)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(jì)算需要を削減するための効率的な自己関節(jié)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(jì)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(jī)能と細(xì)かい機(jī)能の両方を効率的に學(xué)習(xí)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(shí)間の速いに貢獻(xiàn)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(xùn)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(píng)価が含まれます。抱きしめる顔は、事前に訓(xùn)練された重量と合理化されたAPIを微調(diào)整と評(píng)価のために提供することにより、このプロセスを簡(jiǎn)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(qiáng)力な出発點(diǎn)を提供します。

Segformerの利點(diǎn)

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

潛在的な制限

• 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(jié)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(tǒng)合の課題：SegFormerと他のシステムと統(tǒng)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(chǎng)合があります。 APIと適切に設(shè)計(jì)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：複雑な形狀とサイズは、精度に影響を與える可能性があります。評(píng)価メトリック（ピクセル精度やサイコロ係數(shù)など）および反復(fù)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(xùn)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インポート畫(huà)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(jiàn)つけます。

• 醫(yī)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(chē)両：オブジェクト検出（車(chē)、歩行者、障害物）。
• リモートセンシング：土地利用変更監(jiān)視のための衛(wèi)星畫(huà)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：畫(huà)像內(nèi)の製品の識(shí)別と分類(lèi)。

結(jié)論

Segformerは、畫(huà)像セグメンテーションの大幅な進(jìn)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(diào)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(zhì)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(zhì)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]
• 畫(huà)像セグメンテーション：[畫(huà)像セグメンテーションリソースへのリンク]

よくある質(zhì)問(wèn)

Q1： Segformer B2_Clothesは何に使用されますか？

A1：人間と衣類(lèi)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(jī)能抽出。

Q3：セグフォーマーの恩恵を受ける産業(yè)はどれですか？

A3：ヘルスケア、自動(dòng)車(chē)、その他多く。

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

A4：統(tǒng)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(shè)計(jì)されたインターフェイスが役立ちます。

（注：畫(huà)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(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。