Unterschiede zwischen Bildklassifikation, Objekterkennung und Segmentierung mithilfe von Neuronalen Netzen
In der Welt der Bildverarbeitung und des maschinellen Lernens sind Bildklassifikation, Objekterkennung und semantische Segmentierung drei wichtige Aufgaben, die jeweils unterschiedliche Ziele verfolgen und verschiedene Techniken erfordern. Während sie alle dazu dienen, visuelle Informationen zu analysieren, umfasst jede von ihnen unterschiedliche Ebenen der Komplexität und des Detailgrads. In diesem Artikel möchte ich eine kurze Einführung in diese Methoden geben.
Bildklassifikation:
Bildklassifikation bezieht sich auf die Zuordnung eines gesamten Bildes zu einer bestimmten Kategorie oder einem bestimmten Label. Dabei versucht das Modell, das Bild als Ganzes zu interpretieren und einer festgelegten Kategorie zuzuordnen. Ein Beispiel hierfür ist die Klassifizierung von Bildern in „Katzen“ oder „Hunde“.
Der State-of-the-Art-Ansatz für Bildklassifikation ist eine Architektur wie ein Convolutional-Neural-Network (CNN). Modelle wie das VGG-Net, das ResNet und das Inception-Net haben dank tiefer Architekturen und einer Vielzahl von Schichten bemerkenswerte Erfolge erzielt.
Objekterkennung:
Objekterkennung geht einen Schritt weiter als Bildklassifikation, indem es nicht nur das gesamte Bild klassifiziert, sondern auch einzelne Objekte in einem Bild erkennt und lokalisieren kann. Es identifiziert die Positionen und Ausdehnungen von Objekten in einem Bild und ordnet jedem erkannten Objekt ein Label zu. Ein Beispiel hierfür ist die Erkennung von verschiedenen Arten von Fahrzeugen in einem Straßenszenenbild.
Derzeit sind in der Objekterkennung verschiedene Modelle weit verbreitet, darunter das Faster-R-CNN (Faster-Region-based-CNN) und das YOLO (You Only Look Once). Diese Modelle sind bekannt für ihre Fähigkeit, Objekte mit hoher Genauigkeit zu erkennen und zu lokalisieren.
Semantische Segmentierung:
Semantische Segmentierung geht noch einen Schritt weiter als die Objekterkennung und betrachtet jedes Pixel in einem Bild einzeln. Das Ziel besteht darin, jedes Pixel einem bestimmten Objekt oder einer bestimmten Klasse zuzuordnen. Dabei wird jede Region eines Bildes mit einem entsprechenden Label versehen, was eine detaillierte und präzise Segmentierung ermöglicht. Ein Beispiel hierfür ist die Segmentierung von Straßenszenenbildern, wobei jeder Pixel in Klassen wie Straße, Fahrzeuge, Fußgänger und Gebäude unterteilt wird.
Zu den führenden Modellen für semantische Segmentierung gehören das U-Net, das DeepLab oder auch das MASK-R-CNN, welches eine Erweiterung des FASTER-R-CNN darstellt. Diese Modelle haben durch die Verwendung von Faltungsoperationen und Upsampling-Techniken bemerkenswerte Fortschritte bei der präzisen Segmentierung von Bildern erzielt.
Seit einigen Jahren sind auch Transformer Modelle, klassischerweise im Bereich des NLP eingesetzt, vermehrt im Einsatz für die Segmentierung von Bildern. Mit dem Paper „Attention is all you need“ wurde eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung dieser Modelle auch für Bildverarbeitungsaufgaben nachgewiesen. Einige State-Of-The-Art Modelle sind z.B. der ViT (VisionTransformer) aus dem genannten Paper oder das von Meta entwickelte SWIN Modell.
Kostenunterschiede:
Obwohl Bildklassifikation, Objekterkennung und semantische Segmentierung alle wertvolle Werkzeuge für die Bildverarbeitung darstellen, unterscheiden sie sich in Bezug auf die Kosten ihrer Umsetzung erheblich. Die Kosten hängen von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der Komplexität der Modelle, der Größe der Datensätze, der erforderlichen Rechenleistung und der Genauigkeitsanforderungen. Wenn ein eigenes Datenset erstellt und gelabelt werden muss sind diese Kosten für die Erstellung nicht zu unterschätzen und sollten für ein Projekt mitberücksichtigt werden. Für die Bildklassifikation sind die Kosten tendenziell niedriger, da weniger komplexe Modelle und weniger Rechenleistung erforderlich sind. Außerdem ist das erstellen eines Datensets relativ einfach und lässt sich mit wenig Aufwand durchführen. Dennoch können bei der Skalierung der Anwendung und der Verarbeitung großer Bildmengen erhebliche Kosten für die Datenerfassung und das Training entstehen.
Bei der Objekterkennung steigen die Kosten im Vergleich zur Bildklassifikation, da hier sowohl die Klassifizierung als auch die Lokalisierung der Objekte im Bild berücksichtigt werden müssen. Die Notwendigkeit, präzise Bounding-Boxen um Objekte zu zeichnen, erfordert zusätzliche Ressourcen, um komplexe Modelle zu trainieren und große Datensätze mit annotierten Bildern zu erstellen.
Die semantische Segmentierung stellt den anspruchsvollsten Anwendungsfall dar und ist daher mit den höchsten Kosten verbunden. Die Pixel-genauen Zuordnungen erfordern komplexe Modelle, die in der Lage sind, feine Details zu erfassen und die Struktur von Objekten in einem Bild präzise zu verstehen. Das Training solcher Modelle erfordert umfangreiche Datensätze mit detaillierten Annotationsinformationen, was zu erhöhten Kosten für die Datenerfassung, -vorbereitung und das Training führt. Darüber hinaus erfordert die Verarbeitung großer Bilddatenmengen eine leistungsstarke Hardware, was die Infrastrukturkosten zusätzlich erhöht. Durch das von Meta entwickelte Segment Anything Model (SAM) lassen sich diese Kosten für das Labeln eines Modells massiv reduzieren. Das Modell basiert auf der Transformer Architektur und ist in der Lage mithilfe von Prompts, die auch ein Klick auf ein Objekt innerhalb des Bildes sein können, eine Segmentierung des Objektes vorzunehmen. Das reduziert die Zeit die für die Labeling eines Objektes benötigt wird erheblich.
Trotz dieser Kostenaspekte sind die Vorteile, die diese Techniken bieten, in vielen Anwendungsbereichen von unschätzbarem Wert. Die Verbesserung der Präzision und Effizienz in der Bildverarbeitung trägt dazu bei, eine Vielzahl von Industriezweigen wie Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Landwirtschaft, Überwachung und Robotik zu transformieren und zu verbessern.
Ich hoffe ich konnte euch damit einen ersten Überblick über das Themenfeld Computer Vision mit Neuronalen Netzen geben. Wenn ich wieder mehr Zeit habe werde ich auch ein paar Beispiele bringen um mit Pytorch ein eigenes Modell zu trainieren für die unterschiedlichen Komplexitätsgrade.