AI Image Segmentation

1. تجزئة_الصور_بالذكاء_الاصطناعي: دليل_شامل_للمبتدئين

موجز: تجزئة_الصور_بالذكاء_الاصطناعي هي تقنية قوية في مجال رؤية_الحاسوب تسمح بتقسيم الصورة إلى مناطق متعددة، حيث تمثل كل منطقة كائنًا أو جزءًا من كائن. هذه التقنية لها تطبيقات واسعة النطاق في مجالات متنوعة مثل الطب_الرقمي، القيادة_الذاتية، و تحليل_الصور_الطبية. في هذه المقالة، سنستكشف المبادئ الأساسية لتجزئة_الصور_بالذكاء_الاصطناعي، وأنواعها المختلفة، وتقنياتها الشائعة، بالإضافة إلى تطبيقاتها وتحدياتها المستقبلية.

ما_هي_تجزئة_الصور؟

تجزئة_الصور (Image Segmentation) هي عملية تقسيم الصورة الرقمية إلى مناطق أو أجزاء متعددة، تسمى "مقاطع". تهدف هذه العملية إلى تبسيط تمثيل الصورة وجعلها أسهل في التحليل. بمعنى آخر، بدلاً من التعامل مع الصورة ككل، نقوم بتقسيمها إلى وحدات أصغر وأكثر قابلية للإدارة. كل مقطع يمثل عادةً كائنًا أو جزءًا من كائن ذي معنى. على سبيل المثال، في صورة تحتوي على شخص وسيارة، يمكن لتجزئة_الصور تحديد مقطع يمثل الشخص ومقطع آخر يمثل السيارة. هذا يختلف عن الكشف_عن_الكائنات (Object Detection) الذي يحدد الكائنات في الصورة ويرسم مربعات إحاطة حولها، بينما تركز تجزئة_الصور على تحديد *شكل* الكائن بدقة.

أنواع_تجزئة_الصور

هناك عدة أنواع رئيسية لتجزئة_الصور، كل منها مناسب لتطبيقات مختلفة:

تجزئة_الصور_الدلالية (Semantic Segmentation): هذا النوع يهدف إلى تصنيف كل بكسل في الصورة إلى فئة معينة. على سبيل المثال، في صورة شارع، قد يتم تصنيف كل بكسل على أنه "طريق"، "سيارة"، "شخص"، "إشارة_مرور"، إلخ. تجزئة_الصور_الدلالية لا تميز بين مثيلات مختلفة من نفس الفئة. إذا كانت هناك سيارتان في الصورة، فسيتم تصنيف جميع بكسلاتهما على أنها "سيارة" دون تمييز بينهما.
تجزئة_الصور_المثالية (Instance Segmentation): هذا النوع يذهب إلى أبعد من تجزئة_الصور_الدلالية من خلال تمييز مثيلات مختلفة من نفس الفئة. باستخدام المثال السابق، ستحدد تجزئة_الصور_المثالية كل سيارة بشكل منفصل، مع إعطاء كل سيارة تعريفًا فريدًا. هذا النوع أكثر تعقيدًا ويتطلب نماذج أكثر تطوراً.
تجزئة_الصور_الاعتمادية (Panoptic Segmentation): هذا النوع يجمع بين تجزئة_الصور_الدلالية وتجزئة_الصور_المثالية. يقوم بتصنيف كل بكسل في الصورة، مع تمييز مثيلات الكائنات (مثل الأشخاص والسيارات) وخلفية الصورة (مثل الطرق والمباني). هذا النوع يوفر فهمًا شاملاً للمشهد بأكمله.

تقنيات_تجزئة_الصور_بالذكاء_الاصطناعي

تطورت تقنيات تجزئة_الصور بشكل كبير في السنوات الأخيرة، مدفوعة بالتقدم في مجال التعلم_العميق (Deep Learning). فيما يلي بعض التقنيات الأكثر شيوعًا:

الشبكات_الخلوية_الكاملة (Fully Convolutional Networks - FCNs): تعتبر FCNs من أوائل الشبكات العصبية التي تم تطبيقها بنجاح على تجزئة_الصور. تستبدل FCNs الطبقات المتصلة بالكامل في الشبكات التقليدية بطبقات التفافية (Convolutional Layers)، مما يسمح لها بمعالجة الصور بأحجام مختلفة وإنتاج خرائط تجزئة.
شبكة_U (U-Net): تعتبر U-Net بنية شائعة جدًا لتجزئة_الصور، خاصة في مجال التحليل_الصور_الطبية. تتميز بتصميمها على شكل حرف "U"، حيث تتكون من مسار انكماشي (Contracting Path) لالتقاط السياق ومسار توسعي (Expanding Path) لتقريب الموقع.
Mask R-CNN: تعتبر Mask R-CNN امتدادًا لشبكة Faster R-CNN للكشف عن الكائنات. بالإضافة إلى اكتشاف الكائنات، تقوم Mask R-CNN بإنشاء أقنعة تجزئة (Segmentation Masks) لكل كائن مكتشف، مما يجعلها مناسبة لتجزئة_الصور_المثالية.
DeepLab: DeepLab هي سلسلة من النماذج لتجزئة_الصور_الدلالية. تستخدم DeepLab تقنيات مثل التوسيع_المكاني_الخالي_من_القيود (Atrous Spatial Pyramid Pooling - ASPP) لالتقاط معلومات سياقية متعددة المقاييس.
Transformers: في الآونة الأخيرة، بدأت نماذج المحولات (Transformers) في تحقيق نتائج واعدة في تجزئة_الصور، وخاصةً مع ظهور نماذج مثل Segmenter.

تطبيقات_تجزئة_الصور

تتمتع تجزئة_الصور بمجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف المجالات:

الطب_الرقمي: تستخدم لتحديد وتجزئة الأورام والأعضاء والأنسجة في الصور الطبية (مثل الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب) للمساعدة في التشخيص والتخطيط العلاجي.
القيادة_الذاتية: تستخدم لفهم المشهد المحيط بالسيارة، بما في ذلك تحديد الطرق والمركبات والمشاة والعوائق الأخرى.
الزراعة_الدقيقة: تستخدم لتحليل صور الأراضي الزراعية لتحديد المناطق التي تحتاج إلى ري أو تسميد أو مكافحة الآفات.
الروبوتات: تستخدم في الروبوتات لتمكينها من إدراك بيئتها والتفاعل معها.
تحرير_الصور_والفيديو: تستخدم في تطبيقات تحرير الصور والفيديو لتمكين المستخدمين من تحديد وتعديل أجزاء معينة من الصورة أو الفيديو بسهولة.
الواقع_المعزز (AR) والواقع_الافتراضي (VR): تستخدم لإنشاء تجارب غامرة وواقعية من خلال فهم المشهد المحيط بالمستخدم.

تحديات_تجزئة_الصور

على الرغم من التقدم الكبير في مجال تجزئة_الصور، لا تزال هناك بعض التحديات التي يجب معالجتها:

التعامل_مع_البيانات_غير_المتوازنة: في العديد من التطبيقات، قد تكون بعض الفئات ممثلة بشكل أقل من غيرها في مجموعة البيانات التدريبية، مما قد يؤدي إلى أداء ضعيف للنموذج على الفئات الأقل تمثيلاً.
التعامل_مع_التباينات_في_الإضاءة_والظروف_الجوية: يمكن أن تؤثر الإضاءة والظروف الجوية المختلفة على مظهر الكائنات في الصورة، مما يجعل من الصعب على النموذج التعرف عليها وتجزئتها بدقة.
التعامل_مع_الكائنات_المتشابكة_أو_المحجوبة: عندما تكون الكائنات متداخلة أو محجوبة جزئيًا، يصبح من الصعب على النموذج تحديد حدودها بدقة.
تكلفة_الحوسبة: يمكن أن تتطلب نماذج تجزئة_الصور المتطورة قدرًا كبيرًا من الطاقة الحوسبية، مما قد يجعلها غير عملية للتطبيقات التي تتطلب معالجة في الوقت الفعلي.
الحاجة_إلى_بيانات_تدريب_موسومة: يتطلب تدريب نماذج تجزئة_الصور كميات كبيرة من البيانات الموسومة يدويًا، وهو أمر مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً.

مستقبل_تجزئة_الصور

من المتوقع أن يستمر مجال تجزئة_الصور في التطور بسرعة في السنوات القادمة. بعض الاتجاهات الرئيسية التي من المتوقع أن تشكل مستقبل هذا المجال تشمل:

تطوير_نماذج_أكثر_كفاءة_ودقة: سيتم التركيز على تطوير نماذج تجزئة_الصور التي تحقق دقة أعلى مع تقليل التكلفة الحوسبية.
استخدام_التعلم_الذاتي_والتعلم_غير_الموجه: سيتم استكشاف تقنيات التعلم الذاتي والتعلم غير الموجه لتقليل الاعتماد على البيانات الموسومة يدويًا.
دمج_تجزئة_الصور_مع_تقنيات_أخرى: سيتم دمج تجزئة_الصور مع تقنيات أخرى مثل الكشف_عن_الكائنات، تتبع_الكائنات، و فهم_المشهد لإنشاء أنظمة رؤية حاسوبية أكثر قوة وشمولية.
تطبيقات_جديدة_ومبتكرة: ستظهر تطبيقات جديدة ومبتكرة لتجزئة_الصور في مجالات مثل الرعاية_الصحية، الترفيه، و التصنيع.

الروابط_الداخلية

استراتيجيات_وتحليل

منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها

المنصة	مميزات العقود الآجلة	التسجيل
Binance Futures	رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M	سجّل الآن
Bybit Futures	عقود دائمة عكسية	ابدأ التداول
BingX Futures	التداول بالنسخ	انضم إلى BingX
Bitget Futures	عقود مضمونة بـ USDT	افتح حساب
BitMEX	منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x	BitMEX

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @strategybin للحصول على المزيد من المعلومات. أفضل منصات الربح – اشترك الآن.

شارك في مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @cryptofuturestrading للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!