Avancées dans les champs neuronaux pour la segmentation sémantique

Les champs neuronaux sont un type de réseau de neurones qui associent des coordonnées dans l'espace à des signaux, comme les couleurs d'une image. Ils peuvent modéliser plusieurs signaux à la fois en utilisant un code latent, qui sert de descriptif pour le signal spécifique en cours de traitement. Ce domaine de recherche est encore en plein essor, et il y a besoin de meilleures méthodes pour conditionner ces champs neuronaux pour des tâches comme la Segmentation sémantique 2D.

La segmentation sémantique consiste à classer chaque pixel d'une image pour identifier différents objets ou zones, comme des bâtiments, des routes ou des arbres. La plupart des méthodes actuelles utilisent des réseaux de neurones convolutifs entièrement (FCNs) qui se composent de deux parties : un encodeur et un décodeur. L'encodeur extrait des caractéristiques de l'image, tandis que le décodeur redimensionne ces caractéristiques à la taille originale de l'image pour faire des prédictions sur chaque pixel.

Alors qu'une grande attention a été portée sur la partie encodeur, le décodeur, qui est responsable de la production de sorties précises et de haute résolution, a reçu moins d'attention. En particulier, le défi réside dans l'agrandissement des caractéristiques de basse résolution tout en capturant avec précision les limites entre différentes zones de l'image. Les décodeurs traditionnels utilisant des CNN peuvent introduire des problèmes comme des artefacts visuels et avoir du mal à relier des zones éloignées d'une image.

Récemment, le concept de champs neuronaux a gagné en popularité pour diverses tâches, y compris la représentation d'images et de formes 3D. En acceptant des coordonnées comme entrée, ces réseaux peuvent produire des signaux continus sur une zone définie. Notre objectif ici est d'explorer comment ces champs neuronaux peuvent servir de décodeurs dans la segmentation sémantique tout en examinant différentes manières de les conditionner pour de meilleures performances.

#Contexte sur la segmentation sémantique

La segmentation sémantique est une tâche importante pour des applications comme la conduite autonome, l'urbanisme et la surveillance environnementale. Elle divise une image en régions, attribuant une étiquette de classe à chaque pixel en fonction de ce qu'il représente. Les méthodes traditionnelles s'appuient souvent sur des FCNs, où l'encodeur réduit la résolution de l'image à travers des couches successives pour extraire des caractéristiques, et le décodeur tente de restaurer cette résolution tout en prédisant les étiquettes des pixels.

Bien que des connexions skip entre l'encodeur et le décodeur soient couramment utilisées pour mélanger les informations locales et globales, les décodeurs CNN ont toujours du mal avec les dépendances à long terme à cause de leur structure. Cela a poussé les chercheurs à explorer des mécanismes d'attention qui peuvent aider à capturer des informations à travers différentes zones de l'image.

Les champs neuronaux représentent une alternative intéressante aux décodeurs CNN classiques, car ils peuvent modéliser des fonctions continues de manière plus efficace. Ils se composent de différentes stratégies de conditionnement qui permettent au décodeur du champ neuronal d'utiliser les informations de l'encodeur de manière plus raffinée. Cet article vise à fournir des aperçus sur ces méthodes de conditionnement, en comparant leurs performances dans le contexte de la segmentation sémantique 2D.

#Comprendre les conditions dans les champs neuronaux

Pour partager des connaissances entre différents signaux, les champs neuronaux doivent être conditionnés sur des codes latents qui décrivent le signal spécifique. Il existe deux stratégies principales de conditionnement : utiliser des codes globaux qui résument l'image entière, et des codes locaux qui se concentrent sur des zones spécifiques.

Les codes globaux capturent le contenu global de l'image mais peuvent manquer de détails fins. Les codes locaux, quant à eux, peuvent bien représenter des géométries spécifiques mais peuvent manquer de contexte plus large. Il y a aussi l'option de combiner les deux codes pour tirer parti de leurs forces.

#Méthodes de conditionnement pour les décodeurs de champs neuronaux

#Conditionnement par concaténation

L'approche la plus simple est de concaténer le code conditionnel aux coordonnées comme entrée pour le champ neuronal. Cette méthode est simple, mais peut être inefficace en termes de calcul car elle augmente le nombre de paramètres nécessaires.

#Modulation Linéaire par Caractéristiques (FiLM)

FiLM modifie les activations dans le champ neuronal en fonction du code latent. Au lieu de prédire directement tous les poids, elle se concentre sur l'ajustement sélectif des caractéristiques, ce qui en fait une approche contrainte mais efficace.

#Conditionnement par Attention Croisée

Dans l'Attention Croisée, l'accent est mis sur l'attention sélective aux caractéristiques en fonction des coordonnées d'entrée. Cette technique utilise une architecture de transformateur, qui permet au modèle d'interroger des caractéristiques à la fois localement et globalement selon les besoins, bien que cela entraîne un coût computationnel plus élevé.

#Configuration expérimentale et jeu de données

Pour comprendre l'impact de ces stratégies de conditionnement, des expériences ont été réalisées en utilisant un jeu de données de segmentation sémantique disponible publiquement, contenant des images satellite. Il contient des images étiquetées avec différentes classes, comme des bâtiments et de la végétation. En échantillonnant des points à l'intérieur de ces images, les modèles pouvaient être formés pour prédire la classe de chaque pixel.

L'architecture pour les expériences utilisait un encodeur CNN pour une extraction efficace de caractéristiques et un décodeur de champ neuronal avec différentes méthodes de conditionnement. L'entraînement a impliqué un taux d'apprentissage fixe et une taille de lot, ainsi que des techniques d'augmentation de données pour améliorer la capacité du modèle à généraliser.

#Résultats et observations

Les résultats des expériences ont montré des différences notables de performances entre les différentes stratégies de conditionnement. Le conditionnement par Attention Croisée a constamment surpassé d'autres méthodes et a fourni des résultats comparables à ceux des décodeurs CNN traditionnels, tout en ayant moins de paramètres.

En revanche, la performance des méthodes de Concaténation et de FiLM était similaire dans différentes configurations. Combiner des codes locaux et globaux a amélioré leur performance, particulièrement pour des images plus grandes, tandis que l'utilisation uniquement de codes globaux a réduit l'efficacité.

De manière inattendue, lorsque des codes locaux ont été utilisés avec des images plus grandes, la performance a diminué, suggérant que les architectures CNN modernes pourraient toujours capturer des contextes plus larges malgré les efforts pour se concentrer sur des caractéristiques locales.

#Conclusion

Cette étude met en évidence la nature compétitive des champs neuronaux dans le contexte de la segmentation sémantique 2D. En mettant en œuvre diverses stratégies de conditionnement, il devient évident que le choix de la méthode influence grandement les performances. La stratégie d'Attention Croisée se démarque, mais la combinaison de codes locaux et globaux offre également une avenue prometteuse pour des améliorations.

Une exploration plus approfondie est nécessaire pour comprendre la dégradation de la performance avec des caractéristiques locales dans des images plus grandes, ce qui pourrait impacter la manière dont les méthodes de conditionnement local sont développées à l'avenir. Dans l'ensemble, les champs neuronaux ont le potentiel d'offrir des solutions efficaces dans la segmentation sémantique tout en abordant certaines des limitations rencontrées dans les décodeurs basés sur des CNN conventionnels.