신경망으로 시맨틱 인스턴스 세분화를 위해 이미지 및 레이블을 입력하는 방법은 무엇입니까?

Question

그래서 표준 컨볼 루션 신경망을 알면 신경망 (NN)에 레이블 목록이있는 파일을 제공하거나 단순히 폴더별로 클래스를 분리 할 수 ​​있습니다. 그러나 예를 들어 세그먼트 화를하면 다른 방식으로 상상할 수 있습니까?

예를 들어 labelme2와 같은 사이트를 사용하여 이미지에 주석을 달고 이미지를 분류 한 다음 레이블 용 마스크 파일 및 XML 파일과 함께 이미지를 다운로드 할 수 있습니다. 이후에 원본 이미지, 마스크 이미지 및 XML 파일을 인스턴스 분할 NN에 입력해야합니까?

미리 감사드립니다.

Answer 1

예측을 위해 NN을 훈련 할 수 있습니다. 당신은 당신이 당신의 NN에 보내려는 모두가 (아마도 균형 잡힌 색상)과

이 클래스를 예측

• 원본 이미지, 그냥 이미지에서 클래스를 예측하려면

  • 당신은 또한 마스크를 예측하려는 경우 XML (1 개 뜨거운 클래스 인코딩에 그 변환)에서

• , 다음

  을 보내
  • 원본 이미지 (아마도 균형 잡힌 색상)과
  는
  • 는 XML (1 개 뜨거운 클래스 인코딩에 그 변환)

위의 목표 (단지 클래스에서 마스크와 클래스를 예측 , 또는 클래스 + 마스크 예측)은 클래스 또는 클래스 + 마스크를 저장하기로 결정합니다.