Wat zijn de kenmerken van het leren van segmentatie op hoge resolutie beelden?

Training voor segmentatie op hoge resolutie beelden heeft een aantal kenmerken:

• Hoge computationele kosten: grote beelden vereisen meer geheugen en verwerkingstijd, wat krachtige hardware of technieken voor het verkleinen van de grootte (bijvoorbeeld pipelines met crops) kan vereisen.

• Schaalbaarheidsproblemen: details op hoge resolutie kunnen klein zijn, dus het model moet zowel de globale context als lokale kenmerken kunnen meenemen.

• Gebruik van benaderingen met partitionering: vaak worden beelden opgedeeld in kleinere stukken (patches), het model wordt daarop getraind en vervolgens worden de resultaten samengevoegd om de detaillering te behouden.

• Data-augmentatie: om de robuustheid van het model te vergroten, worden diverse transformaties toegepast, rekening houdend met het feit dat kleine details kritisch kunnen zijn.

• Balans tussen nauwkeurigheid en snelheid: soms moet de resolutie of nauwkeurigheid worden opgeofferd voor een acceptabele trainingstijd en inferentietijd.

• Modelarchitecturen: vaak worden gespecialiseerde netwerken gebruikt, zoals U-Net met aandachtmechanismen, die goed werken met details op verschillende schalen.

Voorbeeld van een aanpak met patchpartitionering:

1. Verdeel een groot beeld in overlappende patches.
2. Train het model op deze patches.
3. Combineer tijdens inferentie de voorspellingen van de patches tot een uiteindelijke segmentatiemasker.