Transformadores de Visión en Segmentación Semántica: Un Vistazo Más Cercano

La Segmentación Semántica es un proceso donde cada píxel en una imagen se asigna a una etiqueta de clase específica. Esta técnica tiene muchas aplicaciones en áreas como análisis de uso de suelo, coches autónomos y diagnóstico médico. Para lograr la segmentación semántica, se utilizan comúnmente dos tipos principales de modelos de aprendizaje profundo: Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Transformadores de Visión (ViT).

Aunque las CNN han sido populares durante mucho tiempo, los Transformadores de Visión han emergido recientemente y mostrado resultados prometedores, especialmente en tareas de clasificación de imágenes. Sin embargo, los ViT necesitan modificaciones para ser efectivos en tareas que involucran predicciones densas, como la segmentación semántica o la detección de objetos.

Este artículo revisa varias arquitecturas de ViT que se han adaptado para la segmentación semántica y destaca su evolución y éxito en abordar los desafíos inherentes a esta tarea. A medida que los ViTs continúan mejorando y muestran altas tasas de rendimiento, ha habido un cambio en el interés de la comunidad hacia reemplazar los modelos tradicionales de CNN por modelos basados en ViT para tareas en visión por computadora.

#Lo Básico de los Transformadores de Visión

Los Transformadores de Visión ganaron popularidad tras el éxito de los transformadores en procesamiento de lenguaje natural (NLP). Consisten en un codificador que procesa imágenes de entrada divididas en parches más pequeños con la ayuda de mecanismos de atención autoajustada de múltiples cabezas. Esto permite que el modelo aprenda relaciones entre píxeles distantes de manera más efectiva que las CNN, que normalmente se enfocan en características locales.

A pesar de sus ventajas, los Transformadores de Visión tienen algunas limitaciones, incluyendo la necesidad de grandes conjuntos de datos de entrenamiento, que pueden ser difíciles de reunir. Para abordar estos problemas, se pueden emplear enfoques de aprendizaje auto-supervisado, ayudando a mejorar el rendimiento de los ViTs incluso cuando los datos de entrenamiento son limitados.

#Aplicaciones de la Segmentación Semántica

La segmentación semántica tiene aplicaciones diversas en varios campos:

#1. Teledetección

La teledetección implica recopilar información sobre la superficie de la Tierra sin contacto directo. Esto se hace utilizando herramientas como satélites o drones equipados con cámaras. Las imágenes de teledetección pueden analizarse para identificar diferentes tipos de cobertura terrestre, como bosques o áreas urbanas. La segmentación semántica permite a los investigadores asignar etiquetas a cada píxel en estas imágenes, facilitando una mejor comprensión del uso del suelo y los cambios ambientales a lo largo del tiempo.

#2. Imagenología Médica

En el campo de la salud, la segmentación semántica es vital para analizar imágenes médicas. Usar la segmentación para identificar diferentes regiones en las imágenes ayuda a los doctores a diagnosticar condiciones de manera más precisa. Por ejemplo, identificar los bordes de tumores en escáneres de MRI o detectar neumonía en rayos X de tórax. Existen muchos tipos diferentes de imágenes médicas, y cada una tiene sus desafíos relacionados con la segmentación. Los avances en técnicas de aprendizaje profundo, particularmente con la introducción de modelos como U-Net, han mejorado significativamente el rendimiento en este área.

#3. Procesamiento de Video

La segmentación semántica en video implica analizar cada fotograma de un video para entender las escenas que se representan. Esto es crucial para aplicaciones como coches autónomos y experiencias de realidad aumentada. Sin embargo, analizar videos presenta desafíos únicos debido a la necesidad de considerar tanto la información espacial de los fotogramas individuales como el contexto temporal de secuencias en movimiento. La investigación sigue en curso para mejorar las técnicas de segmentación para datos de video.

#Transformadores de Visión para Segmentación Semántica

Los Transformadores de Visión han mostrado promesas en la segmentación semántica gracias a su capacidad para modelar dependencias de largo alcance. Sin embargo, adaptarlos para este propósito no es sencillo. Se han desarrollado varias técnicas para hacer que los ViTs sean adecuados para tareas de predicción densa.

#SETR

El modelo SETR trata la segmentación semántica como una tarea de predicción de secuencia a secuencia. Utiliza un codificador transformer puro, confiando únicamente en su arquitectura sin capas convolucionales. Este modelo trata las imágenes como secuencias de parches, lo que le permite desempeñarse bien en tareas de segmentación semántica.

#Swin Transformer

El Swin Transformer introduce un diseño jerárquico que reduce la complejidad computacional al calcular la atención. Al construir mapas de características que cambian de resolución, el Swin Transformer puede manejar eficazmente tareas de segmentación mientras mantiene un buen rendimiento en varias aplicaciones de visión por computadora.

#SegFormer

SegFormer combina un codificador transformer jerárquico con un decodificador MLP ligero. Este diseño le permite generar máscaras de segmentación precisas a partir de imágenes mientras es adaptable a diferentes tamaños de entrada. SegFormer ha tenido éxito en lograr un alto rendimiento en varios conjuntos de datos de referencia.

#Pyramid Vision Transformer (PVT)

PVT aborda los problemas relacionados con la extracción de características a múltiples escalas y los costos computacionales en los ViTs. Al integrar un esqueleto de pirámide de reducción progresiva, PVT es capaz de producir eficientemente salidas de segmentación de alta resolución.

#Desafíos en la Segmentación Semántica

Incluso con los avances en los Transformadores de Visión, persisten varios desafíos en el ámbito de la segmentación semántica. Estos incluyen:

• Limitaciones de Datos: Recolectar conjuntos de datos etiquetados para entrenamiento es un proceso que consume tiempo y es costoso. Muchas aplicaciones, particularmente en imagenología médica, luchan con la disponibilidad limitada de datos.

• Complejidad de la Entrada: Las imágenes a menudo contienen estructuras complejas, y segmentarlas con precisión puede ser difícil debido a clases superpuestas o variaciones en iluminación y resolución.

• Desbalance de Clases: Los conjuntos de datos a menudo tienen desbalances entre diferentes clases, lo que puede afectar el entrenamiento del modelo y la precisión de la segmentación.

#Superando las Limitaciones de Datos

Para mitigar las limitaciones de datos enfrentadas al entrenar modelos de aprendizaje profundo, se pueden emplear varias técnicas:

1. Aprendizaje por Transferencia: Utilizar modelos preentrenados en grandes conjuntos de datos puede reducir significativamente el tiempo y esfuerzo necesario para entrenar modelos en conjuntos de datos más pequeños y específicos.

2. Aprendizaje Auto-Supervisado (SSL): SSL permite a las redes aprender características de conjuntos de datos no etiquetados creando tareas de pretexto que no requieren etiquetado manual. Por ejemplo, predecir la rotación de imágenes o rellenar partes faltantes.

3. Aumento de Datos: Técnicas como voltear, rotar y escalar imágenes pueden ayudar a crear un conjunto de entrenamiento más robusto a partir de una cantidad limitada de datos.

#Funciones de Pérdida en Segmentación Semántica

Elegir la función de pérdida correcta es crítico para optimizar el rendimiento de los modelos de segmentación. Algunas funciones de pérdida comunes incluyen:

• Pérdida de entropía cruzada: Frecuentemente utilizada en segmentación semántica, esta función de pérdida evalúa la precisión por píxel de las predicciones de clase.

• Pérdida de Entropía Cruzada Ponderada: Esta versión modificada de entropía cruzada tiene en cuenta los desbalances de clase en el conjunto de datos proporcionando diferentes pesos a cada clase.

• Pérdida Focal: Esta función de pérdida está diseñada para abordar el desbalance de clases enfocándose más en ejemplos difíciles de clasificar, mejorando así el rendimiento del modelo en clases subrepresentadas.

• Pérdida de Dice y Pérdida de IoU: Estas medidas se centran en la superposición entre segmentaciones predichas y reales, lo que las hace útiles para evaluar el rendimiento del modelo en tareas de segmentación.

#Conjuntos de Datos de Referencia para Segmentación Semántica

Varios conjuntos de datos de referencia son ampliamente utilizados para entrenar y probar modelos de segmentación semántica:

1. PASCAL-Context: Un conjunto de datos que proporciona etiquetas a nivel de píxel para cada objeto y categorías de material en varias escenas.

2. ADE20K: Este conjunto de datos contiene imágenes anotadas con etiquetas semánticas, lo que lo hace adecuado para entrenar y evaluar modelos de segmentación.

3. Cityscapes: Diseñado específicamente para la comprensión de escenas urbanas, este conjunto de datos presenta imágenes anotadas capturadas desde cámaras de vista de calle.

4. KITTI: Este conjunto de datos incluye imágenes 2D y 3D recopiladas de escenarios de tráfico, útiles para aplicaciones en conducción autónoma.

5. Virtual KITTI: Este conjunto de datos sintético imita las condiciones del conjunto de datos original de KITTI pero con condiciones de clima y luz controladas.

#Conclusión y Direcciones Futuras

Los Transformadores de Visión todavía están en desarrollo, pero su potencial en dominios como la segmentación semántica es claro. A medida que continúan mejorando en eficiencia y precisión, es probable que reemplacen los modelos tradicionales de CNN en muchas aplicaciones. Se alienta a los investigadores a explorar nuevas áreas donde se pueden aplicar los ViTs, buscando métodos innovadores para abordar desafíos del mundo real en varios campos. La exploración continua de modelos eficientes en datos y mejoras en la arquitectura potenciarán aún más las capacidades de los Transformadores de Visión en la segmentación semántica y más allá.