آموزش بخش بندی یا قطعه بندی Sementation با یادگیری عمیق Deep Learning در متلب روی تصاویر دلخواه
Semantic Segmentation using Deep learning CNN
💎 تصاویر پزشکی
💎 ماهواره ای
💎 کشاورزی
💎 خودرو های خود ران 💎 و …
با استفاده از تکنیک قطعه بندی معنایی و با دقت بسیار بالا
مدت زمان آموزش: ۳ ساعت
🚹 مدرس حسن سعادتمند
🆔: کانال تلگرام 🆔: کانال یوتیوب 🆔: کانال آپارات 🆔: کانال ایتا
🆔 t.me/matlabanyone🆔 www.aparat.com/matlablearning🆔 Eitaa.com/matlablearning 🆔youtube.com/@matlabforlearning4908
قطعه بندی معنایی Semantic Segmentation چیست؟
در تصاویر کامپیوتری، واژه ” بخش بندی تصویر ” یا ” بخش بندی” به تقسیم تصویر به گروهی از پیکسل براساس برخی معیارها اشاره دارد . یک الگوریتم بخش‌بندی تصویر به عنوان ورودی و خروجی مجموعه‌ای از مناطق ( یا بخش‌ها ) را می‌گیرد.ناحیه‌بندي موثر اشياء در تصوير رنگی يک مسئله مهم عملگرهاي پردازش تصوير است. با ناحیه بندي مؤثر، عنصر مورد نظر را جدا مي‌كنيم. برتري يك روش ناحیه بندي بر ديگر روش‌ها به مشخصات خاص مسئله‌اي كه بررسي مي‌شود، بستگي دارد. ناحیه‌بندی تصاویر رنگی در بسیاری از کارهای پردازشی بر روی تصاویر، چون تصاویر درمانی، بینایی ماشین، فشرده سازی تصویر، شئ شناسی، نیازی ضروری و مهم برای شروع پردازش بر روی شی یا بافت مورد نظر می باشد. برای مثال در تصاویر درمانی، یک پزشک با استفاده از دانش و تجربه ی خود به ناحیه بندی بافت مورد نظر در تصویر می‌پردازد. اما زمانی که تعداد تصاویر زیاد باشند و یا اینکه کانتراست و تغییر شدت روشنایی اشیاء نسبت به یکدیگر کم باشد و تصویر از لحاظ دید انسان نامناسب باشد، ناحیه بندی بسیار هزینه بر بوده (هم از نظر مالی و هم از نظر زمانی) و با خطا روبرو می گردد. بنابرین نیاز به خودکار کردن فرایند ناحیه بندی تصویر، امری لازم و ضروری می باشد. ناحیه بندی تصویر به روش های مختلفی صورت می پذیرد که به طور کلی می‌توان آنرا به دو دسته ی کلاسیک و شکل شناسی تقسیم بندی نمود. بخش بندی معنایی تصاویر یعنی تخمین کلاس برای هر پیکسل تصویر.
قطعه‌بندی معنایی با استفاده از یادگیری عمیق، به ویژه از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، یکی از اصطلاحات مهم در زمینه پردازش تصویر و درک محتوا است. در زیر، نحوه قطعه‌بندی معنایی با یادگیری عمیق CNN را بررسی می‌کنیم:
1. آموزش با داده‌های برچسب‌دار:
- برای قطعه بندی معنایی، ابتدا با داده‌های برچسب‌دار که حاوی اطلاعات در مورد اجزا و شیء‌های مختلف در تصاویر هستند، شبکه‌های CNN آموزش داده می‌شوند.
2. لایه‌های کانولوشنی برای استخراج ویژگی‌ها:
- لایه‌های کانولوشنی این شبکه‌ها وظیفه استخراج ویژگی‌های محلی از تصویر را بر عهده دارند. این ویژگی‌ها معمولاً به صورت سلسله مراتبی و از سطح پایین به سطح بالا استخراج می‌شوند.
3. لایه‌های ادغام برای کاهش ابعاد:
- لایه‌های ادغام (Pooling) برای کاهش ابعاد و حجم تصویر، و در نتیجه افزایش انتزاعی بودن ویژگی‌ها استفاده می‌شوند.
4. لایه‌های انتهایی و تمام متصل:
- لایه‌های انتهایی شبکه که معمولاً شامل لایه‌های تمام متصل (Fully Connected) هستند، به عنوان لایه‌های تصمیم‌گیری عمل می‌کنند. این لایه‌ها به ویژگی‌های استخراج شده از تصاویر دسترسی دارند و بر اساس آن‌ها تصمیمات معنایی نهایی اتخاذ می‌کنند.
5. استفاده از اطلاعات مکمل:
- برای قطعه‌بندی معنایی، شبکه‌های CNN ممکن است از اطلاعات مکمل مانند اطلاعات مکانی، سلسله مراتب معنایی، یا اطلاعات مرتبط با بینایی ماشین استفاده کنند.
6. آموزش با استفاده از تکنیک‌های نظارت شده:
- در حین آموزش، تکنیک‌های نظارت شده ممکن است بر اساس انطباق بین خروجی شبکه و برچسب‌های معنایی موجود در داده‌های آموزشی، مدل را بهینه کنند.
7. استفاده از اندازه‌گیری‌های عملکرد:
- برای ارزیابی کیفیت قطعه‌بندی، اندازه‌گیری‌هایی نظیر دقت، اندازه‌گیری با (IoU)، و حساسیت مورد استفاده قرار می‌گیرد.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.