La segmentazione delle istanze e la segmentazione semantica sono due compiti importanti nella computer vision. Ecco una spiegazione più dettagliata delle differenze tra questi due compiti:
Segmentazione Semantica: L'obiettivo della segmentazione semantica è classificare ogni pixel di un'immagine in una delle diverse classi predefinite. L'output della segmentazione semantica è una mappa di etichette, in cui a ogni pixel viene assegnata un'etichetta di classe, ma le diverse istanze della stessa classe non vengono distinte l'una dall'altra. Ad esempio, in un'immagine di una strada cittadina, i pixel possono essere classificati come strada, edificio, marciapiede, cielo, ecc. I modelli di segmentazione semantica utilizzano in genere un'architettura di rete neurale convoluzionale (CNN) per apprendere le relazioni tra pixel e classi.
Segmentazione delle Istanze: La segmentazione delle istanze è una versione più avanzata della segmentazione semantica. Oltre a classificare ogni pixel di un'immagine, la segmentazione delle istanze separa anche le istanze della stessa classe nell'immagine. Il risultato della segmentazione delle istanze è una mappa di etichette, in cui a ogni istanza di un oggetto viene assegnata un'etichetta unica, in modo che ogni istanza possa essere tracciata separatamente. Ad esempio, in un'immagine di una strada cittadina con più auto, la segmentazione delle istanze non solo classificherebbe i pixel come “auto”, ma identificherebbe anche ogni singola auto come un'istanza separata. I modelli di segmentazione delle istanze utilizzano tipicamente tecniche di rilevamento degli oggetti, come la regressione del rettangolo di selezione e la soppressione non massimale, in combinazione con la segmentazione semantica per separare le istanze della stessa classe.
In sintesi, la differenza principale tra la segmentazione semantica e la segmentazione di istanza è che la segmentazione semantica categorizza un'immagine in classi, mentre la segmentazione di istanza categorizza l'immagine e identifica ogni singola istanza di tali classi. La segmentazione delle istanze è un compito più impegnativo rispetto alla segmentazione semantica, poiché richiede una comprensione più approfondita dell'immagine e un livello di precisione più elevato nella segmentazione degli oggetti.
Ce n'è un Altro: La Segmentazione Panottica
La segmentazione panottica è un'attività di computer vision che combina sia la segmentazione semantica che quella di istanza. L'obiettivo della segmentazione panottica è produrre una mappa di segmentazione di un'immagine che non solo classifichi ogni pixel in un insieme di classi predefinite (segmentazione semantica), ma che separi anche ogni istanza di tali classi come un oggetto unico (segmentazione di istanza).
In altre parole, la segmentazione panottica mira a fornire una segmentazione completa e unificata di un'immagine, in cui a ogni pixel viene assegnata un'etichetta di classe e a ogni istanza di tale classe un'etichetta di istanza unica. La mappa di segmentazione risultante è simile a una mappa di separazione della scena, in cui l'immagine viene scomposta in un insieme di oggetti semanticamente significativi e distinti.
La segmentazione panottica è un compito impegnativo, in quanto richiede un elevato livello di accuratezza sia nella segmentazione semantica che in quella delle istanze, nonché la capacità di integrare perfettamente i risultati di entrambi i compiti in un'unica mappa. I modelli di segmentazione panottica utilizzano in genere una combinazione di CNN e di tecniche di rilevamento degli oggetti per eseguire la segmentazione semantica e quella delle istanze, per poi unire i risultati in una mappa panottica.
La segmentazione panottica sta diventando sempre più importante nella computer vision, in quanto può essere utilizzata in un'ampia gamma di applicazioni, come la guida autonoma, la robotica e la realtà aumentata, in cui una comprensione completa e unificata della scena è fondamentale.
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