U-NET: Alles über das neuronale Netzwerk von Computer Vision (2024)

U-NET ist ein Modell für ein neuronales Netz, das sich mit Computer Vision Patches und insbesondere mit semantischen Segmentierungsproblemen befasst. Hier erfährst Du alles, was Du dazu wissen solltest: Überblick, Funktionsweise, Architektur, Vorteile, Weiterbildungen…

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Die Künstliche Intelligenz ist eine breitgefächerte Technologie mit vielen verschiedenen Zweigen. Eine dieser Unterkategorien ist die Computer Vision.

Es handelt sich um ein interdisziplinäres wissenschaftliches Feld, das darauf abzielt, Computer so zu gestalten, dass sie Bilder und Videos „verstehen“ können. Ziel ist es, die vom menschlichen Sehapparat ausgeführten Aufgaben zu automatisieren.

Dank Deep Learning konnten in den letzten Jahren enorme Fortschritte im Bereich des Maschinellen Sehens erzielt werden. Mittlerweile sind Maschinen sogar in der Lage, in bestimmten Situationen mit dem menschlichen Sehvermögen zu konkurrieren.

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Die verschiedenen Aufgaben der Computer Vision

Es gibt verschiedene Aufgaben der Computer Vision. Eine der häufigsten Anwendungen ist die Bildklassifizierung. Sie besteht darin, dass der Computer das Hauptobjekt in einem Bild identifiziert und ihm ein Etikett zuweist, um das Bild zu klassifizieren.

Genauso ist es möglich, dass der Computer die Position des Objekts auf dem Bild lokalisiert. Dazu umrahmt er das Objekt mit einer „Bounding Box„, die durch numerische Parameter der Bildränder identifiziert werden kann.

Die Objektklassifikation ist auf ein einzelnes Objekt pro Bild beschränkt. Die komplexere Objekterkennung geht darüber hinaus und setzt voraus, dass der Computer alle verschiedenen Objekte innerhalb eines Bildes erkennt und lokalisiert.

Bei der semantischen Segmentierung wird jedes Pixel in einem Bild mit einer Klasse versehen, die dem entspricht, was dargestellt wird. Man spricht auch von „dense prediction„, da jedes Pixel vorhergesagt werden muss.

Im Gegensatz zu anderen Aufgaben der Computervision erzeugt die semantische Segmentierung nicht nur Etiketten und Bounding Boxes. Sie erzeugt außerdem ein hochauflösendes Bild, auf dem jedes Pixel klassifiziert wird.

Die Instanzsegmentierung geht noch einen Schritt weiter, indem sie jede Instanz einer Klasse separat klassifiziert. Wenn auf einem Bild beispielsweise drei Hunde zu sehen sind, ist jeder Hund eine Instanz der Klasse „Hund“. Jeder wird separat klassifiziert, zum Beispiel durch die Verwendung unterschiedlicher Farben.

Durch diese verschiedenen Aufgaben „versteht“ der Computer den Inhalt der Bilder mit einer immer höheren Detailgenauigkeit. In diesem Artikel werden wir uns speziell mit der Aufgabe der semantischen Segmentierung beschäftigen.

Anwendungen und Anwendungsbeispiele der semantischen Segmentierung

Die semantische Segmentierung wird für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt. Autonome Fahrzeuge zum Beispiel erfordern die Wahrnehmung, Planung und Ausführung in ständig wechselnden Umgebungen .

Deshalb erfordern sie eine hohe Genauigkeit, da die Systeme im Straßenverkehr absolut fehlerfrei funktionieren müssen. Mithilfe der semantischen Segmentierung ist es möglich, dass unbemannte Autos freie Flächen auf den Fahrbahnen, Fahrbahnmarkierungen und Verkehrsschilder erkennen.

Diese KI-Technik wird ebenfalls in der medizinischen Diagnostik eingesetzt. Die Maschinen können die Analysen von Radiologen unterstützen, um die Zeit für die Erstellung von Diagnosen zu verkürzen.

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Satellitenkartografie, die für die Überwachung von Abholzungsgebieten oder für die Urbanisierung sehr wichtig ist. Durch semantische Segmentierung können nämlich verschiedene Geländetypen automatisiert unterschieden werden. Auch die Erkennung von Gebäuden und Straßen ist für das Verkehrsmanagement oder die Stadtplanung von großem Nutzen.

Schließlich können Roboter in der Präzisionslandwirtschaft die semantische Segmentierung nutzen, um zwischen Nutzpflanzen und Unkraut zu unterscheiden. Dadurch können sie die Unkrautbekämpfung automatisieren und die Menge an Herbiziden verringern.

Lerne den Umgang mit U-NET

Was ist U-NET?

Es gibt verschiedene Methoden, um Probleme bei der semantischen Segmentierung zu lösen. Traditionelle Ansätze bestehen darin, Punkte, Linien oder Ränder zu erkennen. Es ist auch möglich, sich auf die Morphologie zu stützen oder Pixelcluster zusammenzusetzen.

Inzwischen werden im Deep Learning Convolutional Neuronal Networks (faltungsneurale Netzwerke) häufig eingesetzt. Sie ermöglichen es, mithilfe der Bildsegmentierung komplexere Probleme anzugehen.

Eines der am häufigsten für die Bildsegmentierung verwendeten neuronalen Netze ist U-NET. Dabei handelt es sich um ein vollständig faltbares Modell eines neuronalen Netzes. Dieses Modell wurde ursprünglich von Olaf Ronneberger, Phillip Fischer und Thomas Brox im Jahr 2015 für die Segmentierung von medizinischen Bildern entwickelt.

Die Architektur von U-NET besteht aus zwei „Pfaden“. Der erste ist der Kontraktionspfad, der auch als Encoder bezeichnet wird. Er wird verwendet, um den Kontext eines Bildes zu erfassen.
Im Grunde handelt es sich dabei um eine Ansammlung von Faltungsschichten und „Max-Pooling„-Schichten, die es ermöglichen, eine Karte mit den Merkmalen eines Bildes zu erstellen und seine Größe zu reduzieren, um die Anzahl der Parameter des Netzwerks zu verringern.
Der zweite Weg ist die symmetrische Expansion, die auch als >Decoder bezeichnet wird. Er ermöglicht ebenfalls eine genaue Lokalisierung durch die transponierte Faltung.

U-NET: Alles über das neuronale Netzwerk von Computer Vision (1)

Die Vorteile von U-NET

Im Bereich des Deep Learning ist es notwendig, große Datensätze zu verwenden, um die entsprechenden Modelle zu trainieren. Die Zusammenstellung solcher Datenmengen zur Lösung eines Bildklassifizierungsproblems kann sich in Bezug auf Zeit, Budget und Hardwareressourcen als schwierig erweisen.

Auch die Kennzeichnung der Daten erfordert das Fachwissen mehrerer Entwickler und Ingenieure. Dies ist besonders in hochspezialisierten Bereichen wie der medizinischen Diagnostik der Fall.

U-NET schafft hier Abhilfe, da es selbst bei einem begrenzten Datensatz zuverlässig arbeitet. Außerdem bietet es eine höhere Genauigkeit als herkömmliche Modelle.

Eine herkömmliche Autoencoder-Architektur reduziert die Größe der eingegebenen Informationen. Danach beginnt die Decodierung, die lineare Merkmalsdarstellung wird erlernt und der Raster wird allmählich größer. Am Ende dieser Architektur entspricht die Ausgabegröße der Eingabegröße.

Eine solche Architektur ist ideal, um die Anfangsgröße zu erhalten. Das Problem ist, dass sie den Input linear komprimiert, sodass nicht alle Merkmale übertragen werden können.

Hier spielt U-NET dank seiner U-Architektur seine Stärken aus. Die Entfaltung erfolgt auf der Seite des Decoders, wodurch das bei einer Auto-Encoder-Architektur auftretende Flaschenhalsproblem und damit der Verlust von Merkmalen vermieden wird.

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Wie lernt man, U-NET zu verwenden?

Da KI und Computer Vision in allen Bereichen zunehmend genutzt werden, ist der Umgang mit Deep Learning und den verschiedenen Modellen wie U-NET eine wertvolle und gefragte Fertigkeit.

Um diese Fähigkeiten zu erwerben, bietet DataScientest Dir eine Reihe von Weiterbildungen an. Machine Learning und Deep Learning stehen im Mittelpunkt unseres Data Scientist-Kurses.
In diesem Kurs lernst Du zudem mit Python zu programmieren, die Nutzung von DataViz und den Umgang mit Datenbanken und Big-Data-Tools. Nach Abschluss des Kurses besitzt Du alle notwendigen Fähigkeiten, um den boomenden Beruf des Data Scientists auszuüben.

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Jetzt weißt Du alles über U-NET. Lies unseren Artikel über Computer Vision sowie unseren allgemeineren Artikel über Deep Learning.

U-NET: Alles über das neuronale Netzwerk von Computer Vision (2024)

FAQs

U-NET: Alles über das neuronale Netzwerk von Computer Vision? ›

U-NET ist ein Modell für ein neuronales Netz, das sich mit Computer Vision Patches und insbesondere mit semantischen Segmentierungsproblemen befasst. Hier erfährst Du alles, was Du dazu wissen solltest: Überblick, Funktionsweise, Architektur, Vorteile, Weiterbildungen…

Was versteht man unter Computer Vision? ›

Computer Vision ist eine Technologie, mit der Maschinen Bilder automatisch erkennen und sie genau und effizient beschreiben.

Was ist UNET? ›

UNET hat zum Ziel, sozialwissenschaftliche Forschung zur Ukraine zu vernetzen und sichtbarer zu machen. Dafür vergibt es Fellowships an ukrainische Wissenschaftler*innen, die nach Berlin kommen, aber auch an solche, die in der Ukraine bleiben und vor Ort forschen.

Wie funktioniert ein neuronales Netz? ›

In einem neuronalen Netz ahmen künstliche Neuronen durch Algorithmen die Nervenzellen im Gehirn nach. Durch diese komplexen Verknüpfungen ist es so möglich, Aufgaben aus den Bereichen Statistik, Informatik und Wirtschaft zu lösen. Dabei lernt das neuronale Netzwerk ständig dazu und kann sich selbst verbessern.

Was versteht man unter Vision? ›

Die Vision beschreibt ein Zielbild, ein Szenario in der Zukunft. Sie muss nicht explizit auf die Zielsetzungen der Organisation eingehen oder diese ausformulieren, denn ein Bild ist in erster Linie eine Form, die Wirklichkeit zu beschreiben.

Wie nennt man die künstliche Intelligenz? ›

Künstliche Intelligenz (KI), auch artifizielle Intelligenz (AI), englisch artificial intelligence, ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen befasst.

Was ist der U Account? ›

Der u:account ist der persönliche Zugang zu den IT-Services der Universität Wien für Studierende, Mitarbeiter*innen und universitätsexterne Personen. Er besteht aus u:account-UserID und u:account-Passwort. Beides können Nutzer*innen selbst festlegen.

Was ist semantische Segmentierung? ›

Was ist semantische Segmentierung? Die semantische Segmentierung ist das Verständnis eines Bildes auf Pixel-Ebene, d. h., jedem Pixel eines Bildes wird eine Kennzeichnung oder Kategorie zugeordnet. Deep Learning wird verwendet, um eine Zusammenstellung von Pixeln zu erkennen, die unterschiedliche Kategorien bilden.

Wer hat neuronale Netze erfunden? ›

Das erste neuronale Netz wurde 1943 von Warren McCulloch und Walter Pitts erdacht.

Wie viele Neuronen hat KI? ›

Die derzeitigen KI-Modelle verwenden Netze mit einigen hundert Millionen Neuronen, die extrem vereinfacht sind und viel Energie verbrauchen.

Ist das Gehirn ein neuronales Netz? ›

Das neuronale Netz im Gehirn ist unendlich

Wir können schnell reagieren, abwägen, was neu und wichtig ist und mit bereits gespeicherten Informationen verbinden. Wenn Nervenzellen sich neu bilden, dann sprechen Forscher von einer Neurogenese.

Ist ein neuronales Netz eine KI? ›

Neuronale Netze sind nun als Teil des überwachten Lernens wiederum das derzeit relevanteste Teilgebiet des maschinellen Lernens. Sie sind für den derzeitigen Trubel um die KI verantwortlich, denn sie sind in der Lage, große Mengen an unstrukturierten Daten besonders gut auszuwerten und Muster in ihnen zu finden.

Was kann man mit Neuronalen Netzen machen? ›

Dazu gehören autonomes Fahren, Frühwarnsysteme, Bilderkennung, Betrugserkennung, medizinische Analysen oder Wettervorhersagen. Es gibt verschiedene Arten von Künstlichen Neuronalen Netzen. Dazu gehören: Perceptron, Feed Forward Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks.

Was ist Neural Networks? ›

Ein neuronales Netz ist ein Programm oder Modell für maschinelles Lernen, das Entscheidungen auf ähnliche Weise wie das menschliche Gehirn trifft, indem es Prozesse verwendet, die die Art und Weise nachahmen, wie biologische Neuronen zusammenarbeiten, um Phänomene zu identifizieren, Optionen abzuwägen und ...

Was ist Computer Vision Syndrom? ›

Das Computer Vision Syndrom ist eine häufige Befindlichkeitsstörung, die dazu führen kann, dass sich Ihre Augen angespannt, trocken und müde fühlen. In einigen Fällen kann es zu Kopfschmerzen, Unbehagen und verschwommenem Sehen kommen. Die Symptome sind leicht zu behandeln.

Was versteht man unter maschinelles Lernen? ›

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Trainieren von Computern, um aus Daten und Erfahrungen zu lernen und sich stets zu verbessern – anstatt explizit dafür programmiert zu werden.

Wie funktioniert Bilderkennung mit KI? ›

KI in der Bilderkennung ist eine Technologie, die künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens nutzt, um digitale Bilder zu analysieren und die darin enthaltenen Objekte zu identifizieren.

Wie sieht man wie der PC heißt? ›

Öffnen Sie die Systemsteuerung. Klicken Sie auf System und Sicherheit > System. Auf der Seite "Grundlegende Informationen über Ihren Computer anzeigen" finden Sie den vollständigen Computernamen im Abschnitt Computername, Domäne und Arbeitsgruppeneinstellungen.

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