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インスタンス セグメンテーション

事前学習済みの深層学習ネットワークを使用してインスタンス セグメンテーションを実行し、転移学習を使用してカスタム データでネットワークに学習させる

インスタンス セグメンテーションは、医用画像や自動運転など、正確なオブジェクトの位置推定と個々のオブジェクト インスタンスの識別を必要とするタスクで重要な役割を果たすコンピューター ビジョン技術です。インスタンス セグメンテーションでは、オブジェクト検出とセマンティック セグメンテーションの原理を組み合わせ、個々のオブジェクト インスタンスを識別し、その境界をピクセルごとに描画することで、視覚データをより正確に理解できるようにします。インスタンス セグメンテーションを使用して、イメージ内の個々のオブジェクトを正確に識別、分類、および分離します。

事前学習済みの深層学習ネットワークを使用してイメージの推論を実行したり、転移学習を使用してネットワークに学習させたりできます。転移学習は、事前学習済みのネットワークから始めて、用途に応じたカスタム データ セットで学習させる手法です。イメージ ラベラー、ビデオ ラベラー、またはグラウンド トゥルース ラベラー (Automated Driving Toolbox) アプリを使用してピクセルにラベルを付け、ラベル データをエクスポートすることで、学習用のグラウンド トゥルース データを対話的に生成できます。インスタンス セグメンテーションには Deep Learning Toolbox™ が必要です。学習と推論は CUDA® 対応 GPU をサポートします。GPU を使用することが推奨され、これには Parallel Computing Toolbox™ が必要になります。詳細については、MathWorks 製品での並列計算のサポート (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

Instance segmentation using SOLOv2: Left — segmented and labeled road scenario using a sample modified RGB image from the CamVid data set, Right — segmented image of PVC pipe connectors

関数

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インスタンス セグメンテーション ネットワークの構成

solov2Segment objects using SOLOv2 instance segmentation network (R2023b 以降)
maskrcnnDetect objects using Mask R-CNN instance segmentation (R2021b 以降)

推論の実行

segmentObjectsSegment objects using Mask R-CNN instance segmentation (R2021b 以降)
segmentObjectsSegment objects using SOLOv2 instance segmentation (R2023b 以降)

学習データの読み込み

boxLabelDatastoreDatastore for bounding box label data (R2019b 以降)
groundTruthグラウンド トゥルース ラベル データ
imageDatastoreイメージ データのデータストア
combine複数のデータストアのデータを統合

インスタンス セグメンテーション ネットワークの学習

trainSOLOV2Train SOLOv2 network to perform instance segmentation (R2023b 以降)
trainMaskRCNNTrain Mask R-CNN network to perform instance segmentation (R2022a 以降)

学習データの拡張と前処理

poly2mask関心領域 (ROI) の多角形を領域マスクに変換
bwboundariesバイナリ イメージのオブジェクト境界をトレース
balanceBoxLabelsBalance bounding box labels for object detection (R2020a 以降)
bboxcrop境界ボックスのトリミング (R2019b 以降)
bboxeraseRemove bounding boxes (R2021a 以降)
bboxresize境界ボックスのサイズ変更 (R2019b 以降)
bboxwarpApply geometric transformation to bounding boxes (R2019b 以降)
bbox2pointsConvert rectangle to corner points list
imwarpイメージへの幾何学的変換の適用
imcropイメージのトリミング
imresizeイメージのサイズ変更
randomAffine2dランダムな 2 次元アフィン変換の作成 (R2019b 以降)
centerCropWindow2d四角形の中央トリミング ウィンドウの作成 (R2019b 以降)
randomWindow2dRandomly select rectangular region in image (R2021a 以降)
insertObjectMask Insert masks in image or video stream (R2020b 以降)
insertObjectAnnotationトゥルーカラー イメージ、グレースケール イメージ、またはビデオへの注釈付け
insertShapeイメージまたはビデオへの形状の挿入
showShapeDisplay shapes on image, video, or point cloud (R2020b 以降)
evaluateInstanceSegmentationEvaluate instance segmentation data set against ground truth (R2022b 以降)
instanceSegmentationMetricsInstance segmentation quality metrics (R2022b 以降)
metricsByAreaEvaluate instance segmentation across object mask size ranges (R2023b 以降)
posemaskrcnnPredict object pose using Pose Mask R-CNN pose estimation (R2024a 以降)
predictPoseEstimate object pose using Pose Mask R-CNN deep learning network (R2024a 以降)
trainPoseMaskRCNNTrain Pose Mask R-CNN network to perform pose estimation (R2024a 以降)

トピック

開始

インスタンス セグメンテーション用のデータの学習