Segformer：深入研究有效的圖像分割

現(xiàn)代應(yīng)用需要高級(jí)圖像處理功能，圖像分割起著至關(guān)重要的作用。本文探索了Segformer，這是一個(gè)強(qiáng)大的模型，可將圖像分割為不同的標(biāo)籤，例如服裝和人類。它的優(yōu)勢在於其高效的建築和微調(diào)功能。圖像分割是圖像處理的核心組成部分，涉及將標(biāo)籤（通常由顏色表示）為每個(gè)像素分配，從而識(shí)別圖像中的不同區(qū)域。這允許識(shí)別對(duì)象，背景，甚至諸如手和臉部的細(xì)節(jié)。但是，這種識(shí)別的精度在很大程度上取決於模型的培訓(xùn)和微調(diào)。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• 掌握Segformer的架構(gòu)和微調(diào)過程。
• 了解segformer b2_clothes的應(yīng)用。
• 用segformer執(zhí)行推理。
• 探索Segformer的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用程序。

（本文是數(shù)據(jù)科學(xué)博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 介紹
• 什麼是segformer？
• Segformer架構(gòu)
• segformer vs.其他型號(hào)
• 培訓(xùn)Segformer
• Segformer的優(yōu)勢
• 潛在的局限性
• 使用segformer b2_clothes
• 現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用
• 結(jié)論
• 常見問題

什麼是segformer？

Segformer以及類似的工具將數(shù)字圖像分為有意義的細(xì)分市場，從而通過將一致的標(biāo)籤分配給同一類別的像素來簡化分析。雖然圖像處理包含各種圖像操作，但分割是一種專門的形式，重點(diǎn)是識(shí)別圖像中的不同元素。存在不同的分割技術(shù)，每個(gè)技術(shù)都適合特定任務(wù)。例如，基於區(qū)域的分割組具有相似顏色，紋理和強(qiáng)度的像素，可用於醫(yī)學(xué)成像。邊緣細(xì)分側(cè)重於識(shí)別邊界，對(duì)於自動(dòng)駕駛應(yīng)用程序至關(guān)重要。其他方法包括基於聚類的和閾值分段。

Segformer架構(gòu)

Segformer採用了基於變壓器的編碼器解碼器結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)模型不同，其編碼器是變壓器，其解碼器是多層感知器（MLP）解碼器。變壓器編碼器使用多頭關(guān)注，前饋網(wǎng)絡(luò)和補(bǔ)丁合併。 MLP解碼器結(jié)合了線性和上採樣層。補(bǔ)丁合併過程巧妙地保留了本地功能和連續(xù)性，從而提高了性能。

關(guān)鍵的架構(gòu)特徵包括：缺乏效率的位置編碼；一種有效的自我注意解機(jī)制，以減少計(jì)算需求；以及用於改進(jìn)分割的多尺度MLP解碼器。

segformer vs.其他型號(hào)

Segformer由於其Imagenet預(yù)測的體系結(jié)構(gòu)而超過了許多基於變壓器的分割模型，從而減少了計(jì)算需求。它的體系結(jié)構(gòu)使其可以有效地學(xué)習(xí)粗糙和精細(xì)的功能。與替代方案相比，缺乏位置編碼會(huì)導(dǎo)致推理時(shí)間更快。

培訓(xùn)Segformer

可以從頭開始訓(xùn)練Segformer，也可以使用擁抱臉的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練。從頭開始的培訓(xùn)涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理，模型培訓(xùn)和績效評(píng)估。擁抱面孔通過提供預(yù)先訓(xùn)練的權(quán)重和簡化的API來簡化此過程，以進(jìn)行微調(diào)和評(píng)估。從頭開始訓(xùn)練提供了更大的自定義，而擁抱面則可以減少努力的強(qiáng)大起點(diǎn)。

Segformer的優(yōu)勢

• 簡單的體系結(jié)構(gòu)，簡化培訓(xùn)。
• 各種任務(wù)的多功能性以及適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)。
• 具有不同圖像尺寸和格式的效率。

潛在的局限性

• 數(shù)據(jù)依賴性：有限或有偏見的培訓(xùn)數(shù)據(jù)可以限制性能。多樣化和代表性的數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。
• 算法選擇：仔細(xì)的算法選擇和參數(shù)優(yōu)化對(duì)於最佳結(jié)果至關(guān)重要。
• 集成挑戰(zhàn)：將Segformer與其他系統(tǒng)集成可能需要仔細(xì)考慮數(shù)據(jù)格式和接口。 API和設(shè)計(jì)良好的接口可以減輕這種情況。
• 複雜的物體處理：複雜的形狀和大小會(huì)影響準(zhǔn)確性。評(píng)估指標(biāo)（例如像素精度和骰子係數(shù)）和迭代模型的細(xì)化至關(guān)重要。

使用segformer b2_clothes

以下證明了對(duì)Segformer B2_Clothes的推斷，該推論是在ATR數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練的，用於服裝和人體分割。

 ！
從變形金剛導(dǎo)入SegformerimageProcessor，AutomoDelforSemanticeTementation
從PIL導(dǎo)入圖像
導(dǎo)入請(qǐng)求
導(dǎo)入matplotlib.pyplot作為PLT
導(dǎo)入Torch.nn作為nn

processor = segformerimageProcessor.from_pretrataining（“ mattmdjaga/segformer_b2_clothes”）
型號(hào)= automodelforsemanticsementation.from_pretrate（“ mattmdjaga/segformer_b2_clothes”）

URL = ” https://plus.unsplash.com/prem_photo-1673210886161-Bfcc40f54d1f?ixlib=rb-4.0.3 ＆iXID = mnwxmja3fdb8mhxzzzzzzwfyy2H8MXX8CGVYC29UJTIWC3RHBMRPBMD8ZW58MHX8MHX8＆W = 1000＆Q = 1000＆q = 80＆Q = 80英寸
image = image.open（requests.get（url，stream = true）.raw）
輸入=處理器（images = image，return_tensors =“ pt”）

輸出=模型（**輸入）
logits = outputs.logits.cpu（）

upsampled_logits = nn.functional.Interpelate（
   ligits，
   size = image.size [::  -  1]，
   模式=“雙線”，
   align_corners = false，
）

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

現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用

segformer在以下位置找到應(yīng)用程序

• 醫(yī)學(xué)成像：在MRI和CT掃描中檢測腫瘤和其他異常。
• 自動(dòng)駕駛汽車：物體檢測（汽車，行人，障礙）。
• 遙感：分析衛(wèi)星圖像以進(jìn)行土地利用變更監(jiān)控。
• 文檔處理：從掃描文檔（OCR）中提取文本。
• 電子商務(wù)：在圖像中識(shí)別和分類產(chǎn)品。

結(jié)論

Segformer代表圖像分割的顯著進(jìn)步，提供效率和準(zhǔn)確性。它的基於變壓器的體系結(jié)構(gòu)與有效的微調(diào)相結(jié)合，使其成為各個(gè)領(lǐng)域的多功能工具。但是，培訓(xùn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)於最佳性能仍然至關(guān)重要。

關(guān)鍵要點(diǎn)：

• Segformer的多功能性和效率。
• 高質(zhì)量培訓(xùn)數(shù)據(jù)的重要性。
• 運(yùn)行推理的簡單性。

研究資源：

• 擁抱臉：[鏈接到擁抱的臉]
• 圖像分割：[鏈接到圖像分割資源]

常見問題

Q1： Segformer B2_clothes是用什麼？

A1：人類和服裝分割。

Q2： Segformer與其他模型有何不同？

A2：基於變壓器的體系結(jié)構(gòu)和有效的功能提取。

問題3：哪些行業(yè)受益於Segformer？

A3：醫(yī)療保健，汽車和其他許多人。

Q4： Segformer B2_Clothes可以與其他軟件集成嗎？

A4：集成可能很複雜，需要仔細(xì)考慮數(shù)據(jù)格式和接口。 API和精心設(shè)計(jì)的接口很有幫助。

（注意：圖像源不歸作者所有，並且經(jīng)許可使用。）

以上是大師Segformer的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！