Image segmentation merupakan salah satu pilar fundamental dalam bidang computer vision, memungkinkan komputer untuk “melihat” dan memahami gambar secara lebih mendalam. Image segmentation membagi gambar menjadi beberapa segmen atau wilayah, yang masing-masing mewakili objek atau bagian objek tertentu. Proses ini lebih dari sekadar mendeteksi objek; image segmentation memberikan pemahaman yang lebih rinci tentang *apa* dan *di mana* objek-objek tersebut berada dalam gambar.
Mengapa image segmentation penting? Karena Image segmentation memiliki peran krusial dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan objek, analisis citra medis, hingga pengembangan mobil self-driving. Dengan memahami isi gambar pada tingkat piksel, komputer dapat melakukan tugas-tugas yang lebih kompleks, seperti mengidentifikasi objek, memahami hubungan antar objek, dan menafsirkan konteks gambar secara keseluruhan.
Jenis-Jenis Image Segmentation
Secara umum, terdapat tiga jenis utama image segmentation: semantic segmentation, instance segmentation, dan panoptic segmentation. Ketiganya menawarkan pendekatan yang berbeda dalam memproses dan memahami gambar.
Semantic Segmentation
Semantic segmentation mengklasifikasikan setiap piksel dalam gambar ke dalam kategori semantik tertentu. Misalnya, dalam gambar jalanan, semua piksel yang merupakan bagian dari mobil akan diberi label “mobil”, semua piksel yang merupakan bagian dari jalan akan diberi label “jalan”, dan seterusnya. Penting untuk dicatat, semantic segmentation tidak membedakan antara *instance* objek yang berbeda dari kelas yang sama. Jadi, jika ada dua mobil dalam gambar, semua piksel yang termasuk dalam kedua mobil tersebut akan tetap diberi label “mobil” tanpa pembedaan.
Contoh kasus penggunaan semantic segmentation adalah dalam analisis citra satelit untuk pemetaan tata guna lahan, di mana setiap piksel diklasifikasikan sebagai “bangunan”, “jalan”, “air”, “vegetasi”, dan sebagainya.
Instance Segmentation
Instance segmentation melangkah lebih jauh dari semantic segmentation. Tidak hanya mengklasifikasikan setiap piksel ke dalam kelas semantik, tetapi juga membedakan antara *instance* objek yang berbeda dari kelas yang sama. Dalam contoh gambar jalanan, instance segmentation akan memberikan label yang berbeda untuk setiap mobil yang terdeteksi (misalnya, “mobil 1”, “mobil 2”, dan seterusnya).
Instance segmentation sangat berguna dalam aplikasi yang membutuhkan identifikasi dan pemisahan objek individual, seperti dalam robotika untuk manipulasi objek atau dalam analisis citra medis untuk segmentasi organ individual. Perlu diingat bahwa instance segmentation berbeda dari object detection. Object detection hanya memberikan bounding box (kotak pembatas) di sekitar objek, sedangkan instance segmentation memberikan mask (topeng) yang tepat untuk setiap piksel objek.
Baca juga: Deteksi Objek dengan YOLO: Panduan Lengkap Arsitektur & Implementasi
Panoptic Segmentation
Panoptic segmentation menggabungkan semantic segmentation dan instance segmentation untuk memberikan pemahaman yang paling komprehensif tentang citra. Panoptic segmentation memberikan label semantik untuk setiap piksel dalam gambar (seperti semantic segmentation) dan juga membedakan antara *instance* objek yang berbeda (seperti instance segmentation). Dengan kata lain, panoptic segmentation memberikan informasi tentang “stuff” (kelas-kelas amorf seperti langit, jalan, rumput) dan “things” (objek-objek yang dapat dihitung seperti mobil, orang, pohon).
Contoh aplikasi panoptic segmentation adalah dalam pengembangan mobil self-driving, di mana sistem perlu memahami secara detail seluruh lingkungan di sekitar mobil, termasuk objek-objek individual (mobil lain, pejalan kaki, sepeda) dan area-area amorf (jalan, trotoar, langit).
Algoritma dan Arsitektur Populer untuk Image Segmentation
Ada berbagai algoritma dan arsitektur yang telah dikembangkan untuk image segmentation. Berikut adalah beberapa yang paling populer dan sering digunakan:
Fully Convolutional Networks (FCNs)
FCN adalah salah satu arsitektur deep learning pertama yang berhasil diterapkan untuk semantic segmentation. FCN menggunakan jaringan konvolusi sepenuhnya (tidak ada fully connected layers seperti pada jaringan klasifikasi gambar tradisional). Ini memungkinkan FCN untuk menerima input dengan ukuran sembarang dan menghasilkan output dengan ukuran yang sama, yang merupakan mask segmentasi. FCN menggunakan upsampling (misalnya, dengan deconvolution atau transposed convolution) untuk mengembalikan resolusi feature maps ke resolusi gambar asli.
Kelebihan: Mampu memproses gambar dengan ukuran sembarang.
Kekurangan: Cenderung menghasilkan segmentasi yang kasar karena upsampling dapat kehilangan detail halus.
U-Net
U-Net adalah arsitektur yang dikembangkan khusus untuk segmentasi citra biomedis. U-Net memiliki arsitektur yang simetris, terdiri dari encoder (jalur kontraksi) yang mengekstrak fitur-fitur dari gambar dan decoder (jalur ekspansi) yang memulihkan resolusi spasial dan menghasilkan mask segmentasi. U-Net menggunakan skip connections yang menghubungkan feature maps dari encoder ke decoder pada level yang sama, memungkinkan decoder untuk menggabungkan informasi detail dari encoder dengan informasi kontekstual dari decoder.
Kelebihan: Sangat efektif untuk segmentasi citra biomedis, mampu menghasilkan segmentasi yang presisi dengan detail halus.
Kekurangan: Membutuhkan data pelatihan yang cukup besar.
Mask R-CNN
Mask R-CNN adalah framework yang populer untuk instance segmentation. Mask R-CNN merupakan pengembangan dari Faster R-CNN, sebuah framework untuk object detection. Mask R-CNN menambahkan cabang (*branch*) baru ke Faster R-CNN yang menghasilkan mask segmentasi untuk setiap objek yang terdeteksi, selain bounding box dan label kelas.
Kelebihan: Mampu melakukan instance segmentation dengan akurat, menggabungkan object detection dan segmentasi.
Kekurangan: Secara komputasi lebih intensif dibandingkan dengan metode semantic segmentation.
DeepLab
DeepLab adalah serangkaian arsitektur yang dikembangkan untuk semantic segmentation yang menggunakan atrous convolution (juga dikenal sebagai dilated convolution). Atrous convolution memungkinkan jaringan untuk memiliki receptive field yang lebih luas tanpa meningkatkan jumlah parameter atau komputasi secara signifikan. DeepLab juga menggunakan Conditional Random Fields (CRFs) pada versi-versi awalnya untuk menghaluskan batas segmentasi. Versi terbaru (DeepLabv3+) menggunakan encoder-decoder dengan atrous separable convolution.
Kelebihan: Mampu menghasilkan segmentasi yang halus dan akurat, atrous convolution meningkatkan receptive field secara efisien.
Kekurangan: Implementasi awal dengan CRF bisa rumit.
Tools dan Library untuk Implementasi Image Segmentation
Berbagai tools dan library tersedia untuk mempermudah implementasi image segmentation. Berikut adalah beberapa yang paling populer dan sering digunakan:
OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) adalah library open-source yang sangat populer untuk berbagai tugas computer vision, termasuk image segmentation. OpenCV menyediakan fungsi-fungsi untuk thresholding, edge detection, region-based segmentation, dan juga integrasi dengan model deep learning untuk segmentasi yang lebih canggih.
TensorFlow
TensorFlow adalah platform open-source untuk machine learning yang dikembangkan oleh Google. TensorFlow menyediakan API tingkat tinggi (seperti Keras) dan API tingkat rendah untuk membangun dan melatih model deep learning untuk image segmentation. TensorFlow Object Detection API juga menyediakan model-model pre-trained untuk object detection dan instance segmentation.
PyTorch
PyTorch adalah platform open-source lain untuk machine learning yang populer, dikembangkan oleh Facebook. PyTorch juga menyediakan API tingkat tinggi dan tingkat rendah untuk membangun dan melatih model deep learning. Detectron2 adalah platform yang dibangun di atas PyTorch yang menyediakan implementasi state-of-the-art untuk berbagai algoritma object detection dan image segmentation.
Scikit-image
Scikit-image adalah library open-source untuk pemrosesan citra di Python. Scikit-image menyediakan fungsi-fungsi untuk filtering, segmentation, feature extraction, dan banyak lagi. Scikit-image lebih fokus pada metode-metode pemrosesan citra tradisional, tetapi tetap berguna sebagai baseline atau untuk pra-pemrosesan sebelum menggunakan metode deep learning.
Baca juga: Panduan Lengkap Framework & Library Machine Learning Deep Learning
Aplikasi Image Segmentation di Berbagai Bidang
Image segmentation memiliki aplikasi yang sangat luas dan berdampak signifikan di berbagai bidang:
Bidang Medis
Dalam bidang medis, image segmentation digunakan untuk mendeteksi tumor, segmentasi organ (misalnya, jantung, hati, ginjal), analisis citra mikroskopis, dan banyak lagi. Segmentasi yang akurat sangat penting untuk diagnosis, perencanaan operasi, dan pemantauan perkembangan penyakit.
Otomotif (Self-Driving Cars)
Self-driving cars sangat bergantung pada image segmentation untuk memahami lingkungan di sekitar mobil. Image segmentation digunakan untuk segmentasi jalan, deteksi pejalan kaki, identifikasi rambu lalu lintas, dan pemisahan objek-objek lain yang relevan.
Pertanian (Analisis Citra Tanaman)
Dalam pertanian presisi, image segmentation digunakan untuk menganalisis citra tanaman untuk mendeteksi penyakit, memantau pertumbuhan tanaman, memperkirakan hasil panen, dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya (misalnya, air, pupuk).
Baca juga: AI dan Citra Satelit untuk Pertanian Presisi: Pemetaan Lahan
Robotika
Robot menggunakan image segmentation untuk memahami lingkungan sekitarnya, menavigasi, dan berinteraksi dengan objek. Misalnya, robot yang dirancang untuk memetik buah perlu menggunakan image segmentation untuk mengidentifikasi dan memisahkan buah dari daun dan cabang.
Analisis Citra Satelit
Image segmentation digunakan untuk menganalisis citra satelit untuk berbagai tujuan, seperti pemetaan tata guna lahan (misalnya, membedakan antara hutan, lahan pertanian, pemukiman), pemantauan lingkungan (misalnya, mendeteksi deforestasi, perubahan garis pantai), dan deteksi perubahan (misalnya, memantau perkembangan kota).
Tantangan dan Masa Depan Image Segmentation
Meskipun image segmentation telah mencapai kemajuan yang signifikan, masih terdapat beberapa tantangan yang perlu diatasi dan area pengembangan di masa depan.
Tantangan Utama
- Kebutuhan data berlabel: Model deep learning untuk image segmentation membutuhkan data berlabel dalam jumlah besar dan berkualitas tinggi, yang seringkali sulit dan mahal untuk diperoleh.
- Komputasi intensif: Melatih model deep learning yang kompleks untuk image segmentation membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan.
- Generalisasi model: Model yang dilatih pada satu dataset mungkin tidak bekerja dengan baik pada dataset lain.
- Variasi objek: Objek dalam dunia nyata memiliki variasi yang besar.
- Occlusion: Objek yang tertutup sebagian oleh objek lain.
Masa Depan Image Segmentation
Beberapa tren dan perkembangan masa depan di bidang image segmentation meliputi:
- Self-supervised dan weakly-supervised learning: Mengurangi ketergantungan pada data berlabel.
- Arsitektur yang lebih efisien: Pengembangan arsitektur yang lebih efisien secara komputasi.
- Peningkatan generalisasi model: Model yang lebih robust dan mampu melakukan generalisasi.
- Real-time image segmentation: Untuk aplikasi yang membutuhkan kecepatan tinggi.
- Integrasi dengan teknologi lain: Image segmentation akan semakin terintegrasi dengan teknologi lain, seperti AR, VR, dan 3D reconstruction.
Baca juga: Self-Supervised Learning Panduan Lengkap untuk Pemula
Kesimpulan
Image segmentation adalah teknik yang powerful dalam computer vision. Dengan membagi gambar menjadi segmen-segmen yang bermakna, image segmentation membuka pintu untuk berbagai aplikasi di berbagai bidang. Perkembangan pesat dalam deep learning dan computer vision menjanjikan masa depan yang cerah bagi image segmentation. Dengan berbagai tools yang telah tersedia, seperti yang disediakan oleh Kirim.ai dengan platform SaaS berbasis AI dan AI Agent, memungkinkan optimasi dan otomatisasi dalam pengembangan dan penerapan image segmentation. Pelajari lebih lanjut di Kirim.ai.
Tanggapan (0 )