🎯 Instance Segmentation: Cos'è e Come Funziona

🔍 Introduzione

La Instance Segmentation è una tecnica avanzata di Computer Vision che combina Object Detection e Semantic Segmentation. Il suo obiettivo è non solo classificare ogni pixel di un'immagine, ma anche distinguere le diverse istanze di oggetti appartenenti alla stessa classe.

📊 Differenze tra Semantic, Instance e Panoptic Segmentation

Tipo	Descrizione
Semantic Segmentation	Assegna la stessa etichetta a tutti i pixel appartenenti a una classe.
Instance Segmentation	Distingue tra oggetti individuali della stessa classe.
Panoptic Segmentation	Combina Semantic e Instance Segmentation, distinguendo oggetti e sfondo.

A differenza della Semantic Segmentation, che assegna la stessa etichetta a tutti gli oggetti di una classe, la Instance Segmentation assegna un'etichetta unica a ogni oggetto individuale.

🏗️ Come Funziona

I moderni modelli di IS sono costruiti sulla base di modelli come Feature Pyramid Network (FPN) e/o dei più noti modelli di Object Detection e Keypoint Detection come Faster R-CNN, SSD, YOLO e HRNet. Da questi modelli, viene sfruttata la capacità percettiva a diversi livelli di risoluzione (vedi FPN,HRNet etc). La differenza sta in uno strato finale della rete che, oltre alla localizzazione delle immagini, consiste anche nel classificare ogni pixel

Il processo si basa su tre fasi principali:

• 📌 Rilevamento dell'oggetto: Identifica le aree contenenti oggetti tramite una rete di Object Detection come Faster R-CNN o YOLO.
• 📌 Segmentazione dei contorni: Per ogni regione identificata, un'ulteriore rete prevede una maschera pixel-a-pixel.
• 📌 Classificazione della maschera: Ogni maschera viene associata alla classe corretta.

🖼️ Metodi di Segmentazione Tradizionali

Prima dell'adozione delle reti neurali, la segmentazione delle immagini si basava su tecniche come il thresholding, la segmentazione basata sui contorni e i metodi basati su regioni. Questi approcci utilizzano caratteristiche visive semplici per distinguere le diverse parti di un'immagine, ma sono meno efficaci in scenari complessi rispetto ai moderni metodi di deep learning.

🚀 Modelli di Deep Learning per Instance Segmentation

• ✅ U-Net: Rete encoder-decoder con skip connections, usata in ambito medico.
• ✅ Mask R-CNN: Estende Faster R-CNN con un branch per la predizione delle maschere.
• ✅ DeepLab: Utilizza convoluzioni dilatate per migliorare la segmentazione.
• ✅ ViT: encoder di un ViT che sfrutta lo stesso branch di segmentazione di Mask R-CNN
• ✅ Segment Anything Model (SAM): Modello avanzato per la segmentazione generalizzata.

🎯 Conclusione

La Instance Segmentation è una delle tecniche più avanzate in Computer Vision, essenziale per applicazioni come la guida autonoma, la diagnostica medica e la realtà aumentata. Grazie a modelli come Mask R-CNN e DeepLab, oggi è possibile segmentare le immagini con una precisione senza precedenti. 🚀