第二章

圖像任務標注項目任務三

圖像語義分割標注內容概括概念典型應用場景實踐標注操作基于人工智能和深度學習方法的現代計算機視覺技術在過去10年里取得了顯著進展。如今，它被用于圖像分類、人臉識別、圖像中物體的識別、視頻分析和分類以及機器人和自動駕駛車輛的圖像處理等應用上。許多計算機視覺任務需要對圖像進行智能分割，以理解圖像中的內容，并使每個部分的分析更加容易。今天的圖像分割技術使用計算機視覺深度學習模型來理解圖像的每個像素所代表的真實物體，這在十年前是無法想象的。圖像分割主要用于提取圖像中用于表述已知目標的種類與數量問題、目標尺度問題、外在環境干擾問題、物體邊緣等的像素值。圖像分割從分割目的上被分為語義分割、實例分割以及全景分割。1.1概念通常意義上的目標分割指的就是語義分割，圖像語義分割，簡而言之就是對一張圖片上的相關像素點進行分類，即對圖像中的每個像素都劃分出對應的類別，實現像素級別的分類。和前邊的分類任務不同的是，語義分割不僅僅是使用矩形框框住某一類物體即可，需要將該類物體用某種像素值進行標注。1.2典型應用場景1、自動駕駛自動駕駛是一項復雜的機器任務，需要在不斷變化的環境中進行感知、規劃和執行。由于其安全性至關重要，因此還需要以非常高精度執行此任務。語義分割提供有關道路上自由空間的信息，以及檢測車道標記和交通標志等信息，為自動駕駛起到關鍵作用。1.2典型應用場景2、地質檢測語義分割問題也可以被認為是分類問題，其中每個像素被分類為來自一系列對象類中的某一個。因此一個使用案例是利用土地的衛星影像制圖。土地覆蓋信息是重要的各種應用，如監測地區的森林砍伐情況和城市化等。1.2典型應用場景3、面部識別面部的語義分割通常涉及諸如皮膚、頭發、眼睛、鼻子、嘴巴和背景等的分類。面部分割在計算機視覺的許多面部應用中是有用的，例如性別、表情、年齡和種族的估計。影響人臉分割數據集和模型開發的顯著因素是光照條件、面部表情、面部朝向、遮擋和圖像分辨率的變化等。1.2典型應用場景4、服飾分類由于服裝數量眾多，服裝解析與其他服務相比是一項非常復雜的任務。這與一般的物體或場景分割問題不同，因為細粒度的衣物分類需要基于衣服的語義、人體姿勢的可變性和潛在的大量類別的更高級別判斷。服裝解析在視覺領域中得到了積極的研究，因為它在現實世界的應用程序即電子商務中具有巨大的價值。1.2典型應用場景5、農業場景精確農業機器人可以減少需要在田間噴灑的除草劑的數量，作物和雜草的語義分割可以幫助他們實時觸發除草行為，這種先進的農業圖像視覺技術可以減少對農業的人工監測，提高農業效率和降低生產成本。1.3實踐標注操作此處準備了4張含有人的圖像用于標注，分別包含了2個人，4個人、1個人和5個人。如圖所示。準備數據1.3實踐標注操作打開label-studio，在頁面選擇“CreateProject”創建項目，命名為SemanticSegmentation，并添加相應描述，如圖所示。創建項目1.3實踐標注操作選擇“DataImport”，通過左上角的UploadFiles選擇準備好的數據，進行導入。兩圖分別為導入數據前后的“DataImport”界面。導入數據1.3實踐標注操作導入數據后，選擇界面上方的“LabelingSetup”，之后出現如圖所示界面，左邊列表為任務類型選擇列表，選擇第一項“ComputerVision”，然后在右側任務模板中“SemanticSegmentationwithMasks”模板類型。LabelingSetup1.3實踐標注操作跳轉至如圖所示界面，在該界面的左邊添加圖片中被分割的物體分類，因為此任務只分割人像，故設置了一個英文標簽，標簽為person。LabelingSetup1.3實踐標注操作添加完標簽后，便可點擊界面右上角的“Save”按鈕，跳轉至如圖所示界面，該界面中展示了所有載入的圖像。LabelingSetup1.3實踐標注操作點擊任務主界面的第三張圖像，便可進入該圖像的標注界面，如圖2-3-1-8所示，在此界面可以根據該圖像中包含的標簽類型，選擇對應的標簽，比如此例要分割圖像中的人像，則選中person標簽，之后根據任務大小在圖像右側的工具欄調整畫筆大小，并且可調節圖像大小，之后便可進行人像圖像的描繪，將所有人像描繪完成便如下圖所示，如果畫錯，則可以選中工具欄中的橡皮將畫錯部分擦掉，之后點擊右上角的“Submit”完成提交。開始標注1.3實踐標注操作開始標注1.3實踐標注操作當然，對于圖像的標注過程也可以不在此處進行，通過任務主界面，點擊界面中上方位置的LabelAllTasks按鈕，進入標注界面后便可開始進行標注，標注完成后，點擊右上角的Submit按鈕即可跳轉到下一張圖像的標注界面，如果當前圖片不含人像，則可點擊界面右上角的Skip按鈕，跳過該圖像的標注過程。更新該圖像的標簽后，點擊右上角的“Updata”即可。開始標注1.3實踐標注操作所有圖像標注完成之后，便會跳轉到如圖所示界面，代表所有圖像均已處理完成。開始標注1.3實踐標注操作點擊界面左上角的PersonSemanticSegmentation便可查看圖片的標注情況，如圖所示，其中第一列數據代表圖像id，第二列代表標注時間，第三列代表標注與否，1為標注完成，0為未標注，第四列代表是否跳過標注，1代表跳過，0代表未跳過。開始標注1.3實踐標注操作若要導出最終的標注結果，則可點擊圖主界面右上角的“Export”按鈕，便會出現如圖所示界面，根據處理任務的不同會顯示不同文件生成結果，由于本節任務是圖像分類，所以，可以生成如圖所示的六類文件，若要導出哪種文件到本地，選中其后，點擊右下角“Export”即可。當然，也可以將這六類文件全部導出。導出結果1.3實踐標注操作將所需文件導出到本地后，可以進行查看，通過上圖可知，對于語義分割任務，可以生成Brush