🧠 Architetture CNN specifiche per Segmentazione semantica

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La segmentazione semantica è un’applicazione della Visione Artificiale che assegna una classe a ciascun pixel dell’immagine, producendo una mappa semantica dettagliata della scena, nella quale ogni area è associata alla categoria corrispondente. Ad esempio, in una scena stradale, i pixel possono essere classificati come strada, veicolo, edificio, vegetazione o cielo.

A differenza della classificazione, che attribuisce un’unica etichetta all’intera immagine, la segmentazione identifica la categoria di appartenenza di ogni area visibile, senza distinguere necessariamente le singole istanze della stessa classe.

Le architetture dedicate utilizzano generalmente una struttura composta da due parti complementari: encoder e decoder.

L’encoder riceve l’immagine originale e la analizza attraverso una sequenza di livelli convoluzionali. Procedendo nella rete, la risoluzione dell’immagine viene progressivamente ridotta mediante operazioni di downsampling, mentre aumentano il livello di astrazione e la ricchezza delle caratteristiche estratte. I primi livelli rilevano elementi semplici, come bordi e variazioni locali; i livelli più profondi riconoscono forme, strutture e contesto. Alla fine dell’encoder si ottiene quindi una rappresentazione compatta dell’immagine, semanticamente ricca ma con una risoluzione spaziale ridotta.

Il decoder svolge il processo complementare: riceve la rappresentazione prodotta dall’encoder e ne aumenta gradualmente la risoluzione mediante operazioni di upsampling. L’obiettivo è ricostruire una mappa delle stesse dimensioni, o di dimensioni compatibili, con l’immagine originale, assegnando una classe a ogni pixel.

Durante la riduzione della risoluzione, tuttavia, alcune informazioni relative alla posizione degli oggetti, ai bordi e ai dettagli più piccoli possono andare perse. Per questo, architetture di segmentazione, come U-Net per esempio, utilizzano le skip connections, collegamenti diretti che trasferiscono al decoder le mappe delle caratteristiche generate nei corrispondenti livelli dell’encoder. Il decoder combina così:

• le informazioni semantiche profonde, utili per capire che cosa è presente nell’immagine;
• le informazioni spaziali ad alta risoluzione, utili per stabilire dove si trova ciascun elemento.

In termini semplici, l’encoder comprende il contenuto dell’immagine, mentre il decoder ricostruisce la posizione e l’estensione delle diverse classi. Tra le principali architetture per la segmentazione semantica figurano U-Net, FCN, SegNet, DeepLab, PSPNet e HRNet, che adottano strategie differenti per conservare i dettagli, recuperare la risoluzione e integrare il contesto locale e globale.

Queste reti trovano applicazione nella guida autonoma, nell’imaging medico, nell’agricoltura di precisione, nel telerilevamento e nell’ispezione industriale.

🔗 Riferimenti per approfondire:

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1. ... 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro; intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; paragrafo  §8.6. Architetture specifiche per Segmentazione semantica

2. ... 👁️ Visione Artificiale (VS); Titolo: La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale;  Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

3.  ... 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / ⚙️ Applications (AI.8); Titolo: Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale; link: https://tateoblog.blogspot.com/p/applications-ai8.html; 

Paragrafo: §5. Elaborazione di immagini. 

Paragrafo: §11.  Guida autonoma  (Autonomous Driving)

4. ... 🔧 Automazione (AU) / 🤖 Robotica (AU.9) / UAV (AU.9.8); Titolo: Veicoli autonomi aerei; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2016/06/uav.html; Paragrafo: §5 Applicazioni dei droni

5. ...  👁️ Visione Artificiale (VS) / Applicazioni (VS.6); Titolo: Machine Vision: l'applicazione industriale della Visione Artificiale; Link: https://tateoblog.blogspot.com/2017/05/vs-10-machine-vision-la-visione.html; Paragrafo: §2. Artificial Vision industrial applications: the Machine Vision 

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