Давайте сегодня разберем одно из самых интересных направлений компьютерного зрения 🦄🦄🦄🦄
Что такое сегментация изображений и зачем она нужна?
Сегментация изображений – это одна из ключевых задач компьютерного зрения. Она позволяет разделять изображение на объекты и фон, выделяя конкретные области, пиксель за пикселем. Представьте, что у вас есть фото улицы, и нейросеть может точно определить, где находится дорога, где автомобили, а где люди – и всё это с высокой точностью.
Где применяется сегментация?
Сегментация изображений используется во множестве сфер:
Медицина – анализ медицинских снимков, например, сегментация опухолей на МРТ.
Автономные автомобили – распознавание полос движения, пешеходов, других автомобилей.
Промышленность – контроль качества на производстве (например, выявление дефектов на деталях).
Агросектор – анализ сельскохозяйственных угодий, определение состояния растений.
Развлечения и AR – фильтры в камерах смартфонов, эффекты дополненной реальности.
Какие нейросети используют для сегментации?
Для решения этой задачи применяются разные типы нейросетей, каждая из которых имеет свои преимущества:
🔹 U-Net – классическая архитектура, часто используемая в медицине. Отличается высокой точностью и хорошо работает с небольшим количеством данных.
🔹 DeepLab (от Google) – мощная нейросеть, которая способна точно распознавать границы объектов, часто применяется в автономных системах.
🔹 Mask R-CNN – одновременно выполняет обнаружение объектов и сегментацию, определяя не только, где объект, но и его точные границы.
🔹 SAM (Segment Anything Model) – одна из самых новых и революционных нейросетей, созданных Meta (Facebook). Позволяет сегментировать любой объект на изображении без дополнительного обучения.
Что такое предобученные нейросети и почему это удобно?
Раньше для сегментации приходилось тренировать нейросети с нуля, а это долго, дорого и требует мощного оборудования. Сейчас можно использовать предобученные модели, которые уже обучены на миллионах изображений и могут работать "из коробки".
Пример предобученной модели:
📌 SAM (Segment Anything Model) – загружаете изображение, указываете объект, и модель мгновенно выделяет его. Можно использовать в медицинских приложениях, анализе спутниковых снимков или создании AR-эффектов.
📌 DeepLab от Google – можно применять для городского планирования, работы с дронами, автономного транспорта.
📌 Mask R-CNN – часто используется для анимации в кино, спортивных трансляций и анализа видео.
Что дальше?
Сегментация изображений – это одна из самых востребованных задач в AI. Уже сейчас её используют в сотнях приложений, а с появлением таких моделей, как SAM, доступ к технологиям стал проще, чем когда-либо.
Будущее за теми, кто понимает, как использовать сегментацию в бизнесе, автоматизации и даже в креативных задачах.
Приглашаю всех на наш курс AI/ML разработчик 🌎🌎🌎
Там мы как раз разбираем все ключевые направления AI, которые востребованы на рынке
📌 AI/ML разработчик
https://neural-university.ru/special_offer_al?utm_source=article&utm_medium=tg&utm_campaign=30012025
Что такое сегментация изображений и зачем она нужна?
Сегментация изображений – это одна из ключевых задач компьютерного зрения. Она позволяет разделять изображение на объекты и фон, выделяя конкретные области, пиксель за пикселем. Представьте, что у вас есть фото улицы, и нейросеть может точно определить, где находится дорога, где автомобили, а где люди – и всё это с высокой точностью.
Где применяется сегментация?
Сегментация изображений используется во множестве сфер:
Медицина – анализ медицинских снимков, например, сегментация опухолей на МРТ.
Автономные автомобили – распознавание полос движения, пешеходов, других автомобилей.
Промышленность – контроль качества на производстве (например, выявление дефектов на деталях).
Агросектор – анализ сельскохозяйственных угодий, определение состояния растений.
Развлечения и AR – фильтры в камерах смартфонов, эффекты дополненной реальности.
Какие нейросети используют для сегментации?
Для решения этой задачи применяются разные типы нейросетей, каждая из которых имеет свои преимущества:
🔹 U-Net – классическая архитектура, часто используемая в медицине. Отличается высокой точностью и хорошо работает с небольшим количеством данных.
🔹 DeepLab (от Google) – мощная нейросеть, которая способна точно распознавать границы объектов, часто применяется в автономных системах.
🔹 Mask R-CNN – одновременно выполняет обнаружение объектов и сегментацию, определяя не только, где объект, но и его точные границы.
🔹 SAM (Segment Anything Model) – одна из самых новых и революционных нейросетей, созданных Meta (Facebook). Позволяет сегментировать любой объект на изображении без дополнительного обучения.
Что такое предобученные нейросети и почему это удобно?
Раньше для сегментации приходилось тренировать нейросети с нуля, а это долго, дорого и требует мощного оборудования. Сейчас можно использовать предобученные модели, которые уже обучены на миллионах изображений и могут работать "из коробки".
Пример предобученной модели:
📌 SAM (Segment Anything Model) – загружаете изображение, указываете объект, и модель мгновенно выделяет его. Можно использовать в медицинских приложениях, анализе спутниковых снимков или создании AR-эффектов.
📌 DeepLab от Google – можно применять для городского планирования, работы с дронами, автономного транспорта.
📌 Mask R-CNN – часто используется для анимации в кино, спортивных трансляций и анализа видео.
Что дальше?
Сегментация изображений – это одна из самых востребованных задач в AI. Уже сейчас её используют в сотнях приложений, а с появлением таких моделей, как SAM, доступ к технологиям стал проще, чем когда-либо.
Будущее за теми, кто понимает, как использовать сегментацию в бизнесе, автоматизации и даже в креативных задачах.
Приглашаю всех на наш курс AI/ML разработчик 🌎🌎🌎
Там мы как раз разбираем все ключевые направления AI, которые востребованы на рынке
📌 AI/ML разработчик
https://neural-university.ru/special_offer_al?utm_source=article&utm_medium=tg&utm_campaign=30012025
