Keras การสร้างโมเดลการประมวลผลภาพ - การทำการ Segmentation ด้วย UNet

# การสร้างโมเดลการประมวลผลภาพด้วย Keras: การทำ Image Segmentation ด้วย UNet

ในยุคสมัยที่เทคโนโลยีมีการพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว การประมวลผลภาพ (Image Processing) ได้กลายเป็นหนึ่งในหัวข้อที่ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นการใช้ในการแพทย์ การควบคุมการผลิต หรือแม้กระทั่งในแอปพลิเคชั่นต่าง ๆ ของสมาร์ทโฟน การทำ Image Segmentation หรือการแยกภาพโดยการแบ่งพื้นที่ที่สนใจ หรือ Semantic Segmentation ช่วยให้เราได้รับข้อมูลที่มีความสำคัญและจำแนกส่วนต่าง ๆ ของภาพได้อย่างชัดเจน

หนึ่งในโมเดลที่ได้รับความนิยมสำหรับการทำ Image Segmentation คือ UNet ซึ่งถูกพัฒนาขึ้นเพื่อประมวลผลภาพทางการแพทย์ แต่ก็ได้นำไปใช้ในหลาย ๆ โดเมนอย่างกว้างขวาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแพลตฟอร์มของ Keras ที่เป็นที่นิยมในหมู่นักพัฒนาและนักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์

Keras กับ UNet: ทำไมถึงเหมาะสม?

Keras เป็นไลบรารี่ที่ถูกออกแบบมาให้ง่ายต่อการใช้งาน ซึ่งมันทำให้การสร้างโมเดลเชิงลึกง่ายขึ้นมาก ด้วยมาตรฐานและโครงสร้างที่เป็นระเบียบ การสร้าง UNet ใน Keras จึงเป็นเรื่องที่สามารถทำได้อย่างคล่องแคล่วและรวดเร็ว

โครงสร้างของ UNet

UNet ประกอบด้วยส่วนหลัก ๆ 2 ส่วน คือ Contracting Path และ Expansive Path:

การสร้าง UNet ด้วย Keras

มาดูตัวอย่างโค้ดในการสร้าง UNet อย่างง่ายด้วย Keras:

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate

def unet_model(input_size=(256, 256, 1)):
    inputs = Input(input_size)

    # Contracting Path
    conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
    conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)
    pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

    conv2 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool1)
    conv2 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv2)
    pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)

    # Middle
    conv3 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool2)
    conv3 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv3)

    # Expansive Path
    up4 = concatenate([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3), conv2], axis=-1)
    conv4 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(up4)
    conv4 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv4)

    up5 = concatenate([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv4), conv1], axis=-1)
    conv5 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(up5)
    conv5 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv5)

    outputs = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(conv5)

    model = Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs])

    return model

model = unet_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

การใช้งาน UNet ใน Use Case จริง

การใช้งาน UNet อาจจะมีการประยุกต์ใช้ในหลายกรณี เช่น:

การใช้งานในด้านต่าง ๆ เหล่านี้จะมาพร้อมกับการทดสอบและปรับแต่งเพื่อให้สอดคล้องกับข้อมูลและปัญหาที่ต้องการคำตอบ

สรุป

การสร้างและใช้งาน UNet ใน Keras เปิดโอกาสให้เราสามารถสนุกกับการสร้างโซลูชั่นที่สามารถทำงานได้ในระดับอุตสาหกรรม ด้วยการใช้งานที่ง่ายและการประยุกต์ที่หลากหลาย แม้ว่าในบทความนี้จะไม่ได้เชิญชวนอย่างเปิดเผย แต่แน่นอนว่าการศึกษาด้านโปรแกรมมิ่งเชิงลึกและการศึกษาเครื่องต่าง ๆ กับสถาบันเช่น EPT อาจเป็นก้าวแรกที่สำคัญในการเริ่มต้นในเส้นทางนี้.

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/