Зрение для машин: как оптимизировать сенсоры и нейросети для автономного вождения

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к совместной оптимизации оптики, сенсоров и моделей машинного обучения позволяет значительно повысить точность и эффективность семантической сегментации в системах автономного вождения.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В статье представлен фреймворк для совместного проектирования, объединяющий оптимизацию оптики, параметров сенсоров и легковесной нейронной сети для семантической сегментации.

Традиционные конвейеры автономного вождения разделяют проектирование оптики и последующую обработку данных, что приводит к потере информации и необходимости адаптации моделей к артефактам сенсоров. В работе «Learning to Sense for Driving: Joint Optics-Sensor-Model Co-Design for Semantic Segmentation» представлен новый подход, объединяющий оптимизацию оптики, модели сенсора и легковесной нейронной сети для семантической сегментации в единый сквозной процесс обработки RAW-данных. Предложенная схема совместного проектирования демонстрирует повышение точности и эффективности по сравнению с традиционными методами, особенно для объектов с тонкими границами или в условиях низкой освещенности. Возможно ли дальнейшее расширение принципов полнофункциональной оптимизации для создания более надежных и эффективных систем восприятия в автономных устройствах?

За пределами пикселей: Ограничения традиционной сегментации

Традиционные методы семантической сегментации, как правило, оперируют уже обработанными изображениями, полученными после применения различных фильтров и коррекций. Такой подход, хотя и направлен на улучшение визуального восприятия, неизбежно приводит к потере ценной информации, содержащейся в исходных данных с сенсоров. Удаление шумов, повышение контрастности и другие виды постобработки могут искажать границы объектов и вносить артефакты, что особенно критично для систем автономной навигации и робототехники. В результате, алгоритмы сегментации, обученные на обработанных изображениях, могут демонстрировать снижение точности и надежности в реальных условиях, где исходные данные часто содержат шум и искажения, не учтенные в процессе обучения. Потеря информации из необработанных данных существенно ограничивает возможности систем различать тонкие детали и адекватно реагировать на сложные сцены.

Работа традиционных алгоритмов семантической сегментации испытывает значительные трудности в сложных условиях эксплуатации, таких как недостаточная освещенность или размытие изображения, вызванное движением. Эти факторы приводят к снижению точности определения объектов и, как следствие, к потенциальным ошибкам в работе автономных систем. Неспособность корректно обрабатывать искаженные данные, возникающие при плохом освещении или быстром движении, может привести к неверной интерпретации окружающей среды и, в критических ситуациях, к авариям. Например, в условиях недостаточной освещенности алгоритмы могут ошибочно идентифицировать объекты или игнорировать их, а при размытии изображения из-за движения — терять детали, необходимые для принятия верных решений. Повышение устойчивости к подобным помехам является ключевой задачей для обеспечения надежной и безопасной работы автономных транспортных средств и робототехнических систем.

Современные методы семантической сегментации часто рассматривают искажения, вносимые оптической системой, как внешние помехи, требующие отдельной коррекции. Такой подход игнорирует тот факт, что эти искажения являются неотъемлемой частью процесса формирования изображения и, следовательно, влияют на данные, используемые для обучения алгоритмов. В результате возникает несоответствие между синтетическими данными, используемыми для тренировки моделей, и реальными изображениями, полученными с камеры, что снижает эффективность и надежность систем автономного управления, особенно в сложных условиях эксплуатации. Интеграция модели оптических искажений непосредственно в процесс обучения позволит создать более робастные и точные алгоритмы, способные адекватно воспринимать и интерпретировать визуальную информацию в различных сценариях.

RAW-to-Task: Новый взгляд на понимание изображений

В парадигме RAW-to-Task, традиционные этапы обработки изображений, такие как дебайеризация, коррекция цветовой гаммы и фильтрация, исключаются. Вместо этого, необработанные данные, получаемые непосредственно с сенсора изображения, подаются на вход нейронной сети для выполнения семантической сегментации. Это означает, что сеть обучается интерпретировать значения пикселей в их исходном, необработанном виде, без предварительного преобразования в стандартное цветовое пространство или формат изображения. Такой подход позволяет сети самостоятельно извлекать полезные признаки из необработанных данных и напрямую сопоставлять их с классами семантической сегментации.

В рамках подхода RAW-to-Task, обучение сети происходит совместно в отношении формирования изображения и семантической сегментации. Это позволяет оптимизировать оба процесса одновременно, а не последовательно, как в традиционных системах. Совместная оптимизация позволяет сети самостоятельно определять наиболее эффективные параметры формирования изображения, адаптированные к конкретной задаче сегментации. Такой подход обеспечивает повышение точности и устойчивости системы к различным факторам, включая шум, изменения освещения и недостатки сенсора, поскольку сеть обучается учитывать эти факторы непосредственно при формировании изображения.

Работа непосредственно с необработанными данными сенсора повышает устойчивость системы к шумам и дефектам, возникающим в процессе получения изображения. Традиционные методы обработки изображений часто усиливают или интерпретируют шумы как значимые детали, что приводит к ошибкам в сегментации. Обрабатывая данные напрямую, система RAW-to-Task избегает этих артефактов, поскольку не использует промежуточные этапы обработки, которые могли бы внести искажения. Это позволяет сети самостоятельно выделять релевантную информацию из необработанных данных, игнорируя или подавляя нежелательные шумы и дефекты, что обеспечивает более надежную и точную сегментацию даже в условиях низкого качества изображения.

Дифференцируемая оптика: Моделирование линзы как обучаемой системы

Дифференцируемая оптика позволяет осуществлять оптимизацию параметров линзы непосредственно посредством градиентного спуска, что имитирует процесс аккомодации в биологических системах. Вместо традиционных методов, требующих ручной настройки или использования фиксированных параметров, система определяет производные функции потерь по отношению к параметрам линзы (например, радиусу кривизны или показателю преломления). Это позволяет алгоритму итеративно изменять параметры линзы таким образом, чтобы минимизировать функцию потерь, например, ошибку сегментации или размытие изображения. Процесс аналогичен тому, как глаз изменяет форму хрусталика для фокусировки на объектах на разных расстояниях, но осуществляется программно и автоматически, используя методы машинного обучения.

Использование полиномов Цернике обеспечивает компактное и эффективное представление аберраций линз, что позволяет осуществлять точный контроль над качеством изображения. В отличие от прямого моделирования деформаций поверхности линзы, полиномы Цернике представляют аберрации как ортогональный набор функций, описываемых коэффициентами, которые можно оптимизировать. Каждый полином Цернике соответствует определенному типу аберрации (например, сферическая аберрация, астигматизм, кома), а величина коэффициента определяет степень этой аберрации. Такой подход значительно снижает вычислительную сложность по сравнению с прямым моделированием, поскольку позволяет оперировать лишь небольшим набором коэффициентов, а не всей поверхностью линзы. Z_n^m обозначает полином Цернике порядка n и угловой зависимости m, и их использование позволяет эффективно параметризовать и контролировать оптические искажения.

Моделирование функции рассеяния точки (Point Spread Function, PSF) позволяет системе точно симулировать влияние дефектов оптики на формируемое изображение. PSF описывает отклик оптической системы на точечный источник света, и её точное представление необходимо для анализа и коррекции аберраций. Учитывая PSF, система может предсказывать, как дефекты линзы размывают и искажают изображение, что позволяет компенсировать эти эффекты на этапе сегментации. В частности, путём деконволюции изображения с PSF можно восстановить более четкое представление, улучшая точность последующего анализа и классификации объектов на изображении. Эффективность данного подхода зависит от точности модели PSF, учитывающей как геометрические аберрации, так и дифракционные эффекты.

Полная симуляция сенсора: Шум, квантование и за его пределами

Включение реалистичного моделирования шума, сочетающего пуассоновский и гауссовский компоненты, в конвейер обработки данных значительно повышает устойчивость и обобщающую способность системы в реальных условиях. Пуассоновский шум возникает из-за дискретной природы фотонов, регистрируемых сенсором, и проявляется как флуктуации в количестве зарегистрированных фотонов, особенно при низкой освещенности. Гауссовский шум, напротив, связан с электронными шумами в сенсоре и схемах обработки сигнала. Комбинирование этих двух типов шума позволяет более точно имитировать шум, наблюдаемый в реальных сенсорах, что, в свою очередь, улучшает способность модели адаптироваться к различным условиям освещения и характеристикам сенсора, обеспечивая более надежные результаты сегментации и классификации.

Моделирование эффектов квантования, заключающееся в уменьшении разрядности данных, получаемых с датчика, необходимо для обеспечения более точного соответствия между симуляцией и реальным развертыванием системы. Квантование приводит к дискретизации аналоговых сигналов и, следовательно, к потере информации, что проявляется в виде шума округления и снижения точности представления данных. Уменьшение разрядности, например, с 16 бит до 8 или даже меньше, широко используется в системах обработки изображений для снижения требований к памяти и вычислительным ресурсам. В симуляции необходимо учитывать не только сам процесс квантования, но и его влияние на последующие этапы обработки, такие как фильтрация и сегментация, чтобы адекватно воспроизвести поведение системы в реальных условиях. Различные методы квантования, включая равномерное и не-равномерное квантование, могут использоваться в зависимости от конкретных характеристик датчика и требований к точности.

Использование обучаемых цветовых фильтров (Color Filter Arrays, CFA) позволяет нейронной сети адаптироваться к специфическим характеристикам конкретного сенсора, что повышает точность сегментации. Традиционные CFA имеют фиксированную структуру, в то время как обучаемые CFA позволяют сети оптимизировать порядок и характеристики цветовых фильтров в процессе обучения. Это особенно важно при моделировании данных с сенсоров, имеющих дефекты или отклонения от стандартных параметров, поскольку сеть может компенсировать эти недостатки и улучшить качество выходных данных. В результате, сегментация изображений, полученных в симуляции, становится более приближенной к результатам, полученным на реальном сенсоре, что повышает надежность и обобщающую способность модели.

DeepLens: Совместно оптимизированный конвейер для надежной сегментации

Система DeepLens представляет собой новаторский подход к обработке изображений, объединяющий в единый, сквозной процесс моделирование оптики, цветовых фильтров (CFA), шумов и квантования. В отличие от традиционных методов, где эти элементы рассматриваются изолированно, DeepLens интегрирует их непосредственно в архитектуру нейронной сети. Такой подход позволяет оптимизировать всю систему в целом, а не отдельные её компоненты, что приводит к более реалистичной симуляции процесса получения изображения и, как следствие, к повышению точности сегментации. Интеграция дифференцируемой оптики и моделирования шумов позволяет сети “учиться” учитывать физические ограничения сенсоров и адаптироваться к различным условиям освещения и качества изображения, существенно улучшая устойчивость и производительность системы.

Для повышения вычислительной эффективности и улучшения моделирования глобального контекста, архитектура UNet была расширена за счет использования структурированных моделей пространства состояний (Structured State Space Models). Данный подход позволяет более эффективно обрабатывать последовательности данных, улавливая долгосрочные зависимости и уменьшая вычислительную сложность по сравнению с традиционными рекуррентными или сверточными сетями. Интеграция этих моделей позволяет системе DeepLens не только быстрее сегментировать изображения, но и лучше понимать общую сцену, учитывая взаимосвязи между различными объектами и областями изображения. Это особенно важно для задач автономного вождения и робототехники, где необходимо учитывать не только локальные детали, но и общую ситуацию для принятия обоснованных решений.

Разработанный комплексный подход продемонстрировал превосходные результаты на наборе данных KITTI-360, достигнув показателя Mean Intersection-over-Union (mIoU) в 67.21% — что является новым стандартом для данного эталона. При этом модель, содержащая приблизительно 1 миллион параметров, отличается компактностью и обеспечивает скорость обработки более 150 кадров в секунду при автомобильном разрешении. Подобная оптимизация позволила добиться прироста в 6.8% mIoU по сравнению с традиционными, фиксированными конвейерами обработки изображений, что свидетельствует о значительном улучшении точности и эффективности сегментации.

Исследование демонстрирует, что совместная оптимизация оптики, параметров сенсоров и нейронных сетей открывает новые горизонты в семантической сегментации для автономного вождения. Данный подход, объединяющий аппаратное и программное обеспечение, позволяет добиться значительного улучшения точности и эффективности. Как однажды заметил Ян ЛеКун: «Машинное обучение — это искусство перевода хаоса в порядок». Действительно, представленная работа словно пытается уговорить шепот хаоса данных, заставляя его обретать смысл в виде чёткой картины окружающего мира для беспилотного автомобиля. Упор на оптимизацию всей системы, а не отдельных её компонентов, напоминает алхимический поиск философского камня, способного превратить грубые данные в ценные знания.

Что дальше?

Представленная работа, словно колдовство с линзами и числами, заставляет задуматься не о достигнутом просвете, а о тех тенях, что остались за кадром. Совместная оптимизация оптики, сенсора и сети — это, безусловно, шаг к более эффективному зрению автономного устройства, но разве сама «семантическая сегментация» не есть лишь попытка навязать хаосу порядок, который ему, возможно, и не нужен? Оптимизация — это лишь временное умиротворение, заклинание, которое рано или поздно перестанет работать в столкновении с реальностью.

Очевидно, что дальнейшие исследования должны быть направлены не только на повышение точности, но и на понимание пределов этой самой точности. Как долго сможет «лёгкая» сеть удерживать равновесие между эффективностью и способностью к адаптации? И куда денется тот самый шум, та неуловимая случайность, которая всегда будет преследовать любой сенсор? Более того, сама концепция «совместной оптимизации» требует расширения: не пора ли начать учитывать в этом алхимическом процессе и непредсказуемость поведения водителя, и капризы погоды, и даже мимолётные эмоции пешеходов?

В конечном итоге, задача не в том, чтобы создать идеальный сенсор, а в том, чтобы научиться жить с несовершенством. Ведь именно в этом несовершенстве и кроется та самая искра, что отличает живое существо от бездушной машины. Иначе говоря, данная работа — это не финал, а лишь начало нового, более сложного и захватывающего заклинания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20815.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-26 17:15