Você sabia que a segmentação de imagens pode ser revolucionária em diversas aplicações?
Neste artigo, exploraremos o pré-treinamento do modelo DINOv2 para segmentação semântica utilizando o famoso conjunto de dados COCO. A segmentação semântica é uma técnica essencial na visão computacional, permitindo que máquinas compreendam imagens como humanos. Essa tecnologia tem um papel fundamental em áreas como automação, segurança e até mesmo em avanços na saúde, tornando este tema extremamente relevante.
O que é Segmentação Semântica?
Segmentação semântica é o processo de classificar cada pixel de uma imagem em uma categoria específica. Isso varia desde identificar objetos como carros e pessoas até reconhecer partes de objetos. O modelo DINOv2, uma evolução significativa na arquitetura de segmentação, permite uma extração de características mais eficaz, levando a melhores resultados em tarefas downstream. Neste artigo, vamos focar em como realizar o pré-treinamento dessa ferramenta poderosa usando o conjunto de dados COCO.
Preparação do Conjunto de Dados COCO
O conjunto de dados COCO (Common Objects in Context) é amplamente utilizado em tarefas de visão computacional. Para a segmentação semântica, é essencial transformar dados em um formato compreensível para o modelo. O primeiro passo consiste em copiar os scripts de referência do Torchvision e baixar o conjunto de dados COCO. O script responsável por essa transformação irá automaticamente gerar as máscaras de segmentação, o que é vital para treinar o modelo DINOv2. No entanto, ao invés de usar as 81 classes do COCO, vamos focar em 21 classes do conjunto de dados Pascal VOC, que contém cerca de 80.000 imagens, facilitando o treinamento e validação.
Implementação e Resultados do Pré-treinamento
Com a estrutura do diretório devidamente organizada, é hora do pré-treinamento. Para isso, você precisará de uma configuração adequada do seu ambiente, incluindo bibliotecas essenciais. O script principal que gerencia o modelo DINOv2 e o treinamento pode ser encontrado no arquivo models/dinov2_seg.py. O treinamento foi realizado em uma GPU RTX 3080 e levou cerca de 24 horas, resultando em um IoU médio de 67,5%. Após o pré-treinamento, realizamos inferências utilizando dois scripts: um para imagens e outro para vídeos. Notamos desafios, como a segmentação de objetos parcialmente ocultos e a dificuldade em distinguir objetos finos, evidenciando a necessidade de futuros ajustes para melhorar a precisão do modelo.
