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イメージの意味的なセグメンテーションには、密な予測トランスフォーマーを使用します

イントロダクション この記事では、イメージセマンティックセグメンテーションというコンピュータビジョンの技術について説明します。これは複雑な技術のように聞こえますが、ステップバイステップで解説し、Hugging Faceのコレクションから密な予測トランスフォーマー（DPT）を使用したイメージセマンティックセグメンテーションの実装について紹介します。DPTを使用することで、通常とは異なる能力を持つ新しいフェーズのコンピュータビジョンが導入されます。コンピュータビジョンにおけるDPTと従来の遠くのつながりの理解との比較 学習目標 DPTと従来の遠くのつながりの理解の比較 PythonでDPTを使用したセマンティックセグメンテーションの実装 DPTの設計を探索し、その特徴を理解する この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 イメージセマンティックセグメンテーションとは何ですか？ イメージセマンティックセグメンテーションとは、画像を持っており、それぞれのピクセルをそれが表す内容に応じてラベル付けしたいというアイデアです。これはコンピュータビジョンで使用され、車と木を区別したり、画像の一部を分離したりするために使用されます。つまり、ピクセルにスマートにラベルを付けることに関わります。しかし、本当の挑戦は、コンテキストとオブジェクト間の関係を理解することにあります。これを従来の画像処理の手法と比較してみましょう。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 最初のブレイクスルーは、画像を処理するために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用することでした。しかし、CNNには限界があり、特に画像の遠くのつながりを捉えることに苦労します。画像内の異なる要素が長い距離でどのように相互作用するのかを理解しようとする場合を想像してみてください。それが従来のCNNの苦手なところです。そこで、DPTを導入します。これらのモデルは、強力なトランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、関連性を捉える能力を持っています。次にDPTについて見てみましょう。 デンス予測トランスフォーマー（DPT）とは何ですか？ この概念を理解するために、以前のNLPのタスクで使用していたトランスフォーマーの力を画像解析と組み合わせることを考えてみてください。それがデンス予測トランスフォーマー（DPT）のコンセプトです。それはまるで画像のスーパーディテクティブのようです。彼らは画像のピクセルにラベルを付けるだけでなく、各ピクセルの深さを予測する能力を持っています。これにより、各オブジェクトが画像からどれだけ遠くにあるかの情報が提供されます。以下で詳しく見ていきましょう。 DPTアーキテクチャのツールボックス DPTには異なるタイプがあり、それぞれに「エンコーダ」レイヤーと「デコーダ」レイヤーがあります。ここでは、2つの人気のあるタイプについて見てみましょう： DPT-Swin-Transformer：エンコーダレイヤーが10つ、デコーダレイヤーが5つある、メガトランスフォーマーのようなものです。画像内の要素間の関係を理解するのに優れています。 DPT-ResNet：18つのエンコーダレイヤーと5つのデコーダレイヤーを持つ、賢明なディテクティブのようなものです。遠くのオブジェクト間の関連性を見つけることに秀でていますが、画像の空間的な構造を保持します。 主な特徴 DPTがどのように機能するか、いくつかの主な特徴を見てみましょう： 階層的特徴抽出：従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と同様に、DPTは入力画像から特徴を抽出します。ただし、画像は異なる詳細レベルに分割される階層的なアプローチを取っています。この階層的なアプローチにより、ローカルとグローバルなコンテキストの両方を捉えることができ、モデルがさまざまなスケールでオブジェクト間の関係を理解することができます。 セルフアテンションメカニズム：これはDPTのバックボーンであり、元々のトランスフォーマーアーキテクチャから着想を得ています。画像内の長い距離の依存関係を捉え、ピクセル間の複雑な関係を学ぶことができるようにします。各ピクセルは他のすべてのピクセルからの情報を考慮し、モデルに画像の包括的な理解を与えます。 DPTを使用した画像セマンティックセグメンテーションのPythonデモ 以下にDPTの実装例を見ていきます。まずは、Colabに事前にインストールされていないライブラリのセットアップを行います。このコードはこちらまたはhttps://github.com/inuwamobarak/semantic-segmentationで見つけることができます。…