Transformers de Visão em Segmentação Semântica: Um Olhar Mais Próximo

Segmentação Semântica é um processo onde cada pixel de uma imagem recebe uma etiqueta de classe específica. Essa técnica tem várias aplicações em áreas como análise de uso do solo, carros autônomos e imagens médicas. Para fazer segmentação semântica, dois tipos principais de modelos de deep learning são comumente usados: Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Transformers Visuais (ViT).

Enquanto as CNNs têm sido populares por muito tempo, os Transformers Visuais apareceram recentemente e mostraram resultados promissores, especialmente em tarefas de classificação de imagens. No entanto, os ViTs precisam de modificações para serem eficazes em tarefas que envolvem previsões densas, como segmentação semântica ou detecção de objetos.

Este artigo revisa várias arquiteturas de ViT que foram adaptadas para segmentação semântica e destaca sua evolução e sucesso em enfrentar os desafios inerentes a essa tarefa. À medida que os ViTs continuam a melhorar e mostram altas taxas de desempenho, houve uma mudança no interesse da comunidade em substituir modelos CNN tradicionais por modelos baseados em ViT para tarefas de visão computacional.

#Os Fundamentos dos Transformers Visuais

Os Transformers Visuais ganharam destaque após o sucesso dos transformers em processamento de linguagem natural (NLP). Eles consistem em um codificador que processa imagens de entrada divididas em patches menores com a ajuda de mecanismos de autoatenção multi-head. Isso permite que o modelo aprenda relações entre pixels distantes de forma mais eficaz do que as CNNs, que normalmente focam em características locais.

Apesar de suas vantagens, os Transformers Visuais têm algumas limitações, incluindo a necessidade de grandes conjuntos de dados para treinamento, que podem ser difíceis de reunir. Para lidar com esses problemas, abordagens de aprendizado auto-supervisionado podem ser usadas, ajudando a melhorar o desempenho dos ViTs mesmo quando os dados de treinamento são limitados.

#Aplicações da Segmentação Semântica

A segmentação semântica tem aplicações diversas em várias áreas:

#1. Sensoriamento Remoto

O sensoriamento remoto envolve coletar informações sobre a superfície da Terra sem contato direto. Isso é feito usando ferramentas como satélites ou drones equipados com câmeras. As imagens de sensoriamento remoto podem ser analisadas para identificar diferentes tipos de cobertura do solo, como florestas ou áreas urbanas. A segmentação semântica permite que os pesquisadores atribuam rótulos a cada pixel nessas imagens, possibilitando uma melhor compreensão do uso do solo e das mudanças ambientais ao longo do tempo.

#2. Imagens Médicas

Na área da saúde, a segmentação semântica é vital para analisar imagens médicas. Usar segmentação para identificar diferentes regiões em imagens ajuda os médicos a diagnosticar condições com mais precisão. Por exemplo, identificar contornos de tumores em ressonâncias magnéticas ou detectar pneumonia em radiografias de tórax. Existem muitos tipos diferentes de imagens médicas, e cada uma tem seus desafios em relação à segmentação. Avanços nas técnicas de deep learning, especialmente com a introdução de modelos como o U-Net, melhoraram significativamente o desempenho nessa área.

#3. Processamento de Vídeo

A segmentação semântica em vídeo envolve analisar cada quadro de um vídeo para entender as cenas retratadas. Isso é crucial para aplicações como carros autônomos e experiências de realidade aumentada. No entanto, analisar vídeos apresenta desafios únicos devido à necessidade de considerar tanto a informação espacial dos quadros individuais quanto o contexto temporal das sequências em movimento. A pesquisa está em andamento para melhorar as técnicas de segmentação para dados de vídeo.

#Transformers Visuais para Segmentação Semântica

Os Transformers Visuais mostraram potencial na segmentação semântica devido à sua capacidade de modelar dependências de longo alcance. No entanto, adaptá-los para esse propósito não é simples. Várias técnicas foram desenvolvidas para tornar os ViTs adequados para tarefas de previsões densas.

#SETR

O modelo SETR trata a segmentação semântica como uma tarefa de previsão de sequência para sequência. Ele usa um codificador Transformer puro, dependendo somente de sua arquitetura sem camadas convolucionais. Esse modelo trata imagens como sequências de patches, o que permite um bom desempenho nas tarefas de segmentação semântica.

#Swin Transformer

O Swin Transformer introduz um design hierárquico que reduz a complexidade computacional ao calcular a atenção. Ao construir mapas de características que mudam de resolução, o Swin Transformer pode lidar efetivamente com tarefas de segmentação, mantendo um bom desempenho em várias aplicações de visão computacional.

#SegFormer

O SegFormer combina um codificador Transformer hierárquico com um decodificador MLP leve. Esse design permite que ele gere máscaras de segmentação precisas a partir de imagens enquanto é adaptável a diferentes tamanhos de entrada. O SegFormer teve sucesso em alcançar alto desempenho em várias bases de dados de referência.

#Pyramid Vision Transformer (PVT)

O PVT aborda as questões relacionadas à extração de características em múltiplas escalas e custos computacionais em ViTs. Ao integrar um backbone de pirâmide com encolhimento progressivo, o PVT é capaz de produzir saídas de segmentação detalhadas de forma eficiente.

#Desafios na Segmentação Semântica

Mesmo com os avanços em Transformers Visuais, vários desafios ainda persistem na área de segmentação semântica. Estes incluem:

• Limitações de Dados: Reunir conjuntos de dados rotulados para treinamento é demorado e caro. Muitas aplicações, especialmente em imagens médicas, lutam contra a disponibilidade limitada de dados.

• Complexidade da Entrada: As imagens muitas vezes contêm estruturas complexas, e segmentá-las com precisão pode ser difícil devido a classes sobrepostas ou variações na iluminação e resolução.

• Desbalanceamento de Classes: Conjuntos de dados frequentemente apresentam desbalanceamentos entre diferentes classes, o que pode afetar o treinamento do modelo e a precisão da segmentação.

#Superando Limitações de Dados

Para mitigar as limitações de dados enfrentadas no treinamento de modelos de deep learning, várias técnicas podem ser empregadas:

1. Transferência de Aprendizado: Utilizar modelos pré-treinados em grandes conjuntos de dados pode reduzir significativamente o tempo e o esforço necessários para treinar modelos em conjuntos de dados menores e específicos.

2. Aprendizado Auto-Supervisionado (SSL): SSL permite que redes aprendam características a partir de conjuntos de dados não rotulados, criando tarefas pré-textuais que não requerem rotulagem manual. Por exemplo, prever a rotação de imagens ou preencher partes faltantes.

3. Aumento de Dados: Técnicas como espelhamento, rotação e escalonamento de imagens podem ajudar a criar um conjunto de treinamento mais robusto a partir de uma quantidade limitada de dados.

#Funções de Perda em Segmentação Semântica

Escolher a função de perda certa é crucial para otimizar o desempenho dos modelos de segmentação. Funções de perda comuns incluem:

• Perda de Entropia Cruzada: Frequentemente usada em segmentação semântica, essa função de perda avalia a precisão por pixel das previsões de classe.

• Perda de Entropia Cruzada Ponderada: Essa versão modificada da entropia cruzada leva em conta os desbalanceamentos de classe do conjunto de dados, fornecendo diferentes pesos para cada classe.

• Perda Focal: Essa função de perda foi projetada para abordar o desbalanceamento de classes, focando mais em exemplos difíceis de classificar, melhorando assim o desempenho do modelo em classes sub-representadas.

• Perda Dice e Perda IoU: Essas medidas focam na sobreposição entre segmentações previstas e reais, tornando-as úteis para avaliar o desempenho do modelo em tarefas de segmentação.

#Conjuntos de Dados de Referência para Segmentação Semântica

Vários conjuntos de dados de referência são amplamente usados para treinar e testar modelos de segmentação semântica:

1. PASCAL-Context: Um conjunto de dados que fornece rótulos em nível de pixel para cada objeto e categorias de coisas em várias cenas.

2. ADE20K: Este conjunto de dados contém imagens anotadas com rótulos semânticos, tornando-o adequado para treinar e avaliar modelos de segmentação.

3. Cityscapes: Projetado especificamente para compreensão de cenas urbanas, este conjunto de dados apresenta imagens anotadas capturadas de câmeras de visão de rua.

4. KITTI: Este conjunto de dados inclui imagens 2D e 3D coletadas de cenários de tráfego, úteis para aplicações em direção autônoma.

5. Virtual KITTI: Este conjunto de dados sintético imita as condições do conjunto de dados original KITTI, mas com condições de clima e iluminação controladas.

#Conclusão e Direções Futuras

Os Transformers Visuais ainda estão em desenvolvimento, mas seu potencial em domínios como a segmentação semântica é claro. À medida que continuam a melhorar em eficiência e precisão, é provável que substituam modelos de CNN tradicionais em muitas aplicações. Pesquisadores são incentivados a explorar novas áreas onde os ViTs podem ser aplicados, buscando métodos inovadores para enfrentar desafios do mundo real em várias áreas. A exploração contínua de modelos eficientes em dados e melhorias na arquitetura irão aprimorar ainda mais as capacidades dos Transformers Visuais em segmentação semântica e além.