픽셀 당 이미지 분류/회귀에 대한 mxnet

Question

멀티 밴드 이미지 (RGB, 멀티 스펙트럼 또는 하이퍼 스펙트 럴 공중선 또는 위성 원격 감지)의 픽셀 단위 분류를 위해 R의 "mxnet"을 사용하여 모범 사례 또는 사례 연구를 찾고 있습니다. . 실제로 전체 이미지가 분류되고 대개 많은 훈련 데이터 (또는 사전 훈련 된 모델)를 사용할 수있는 이미지 태깅 (예 : 개와 imagenet과 같은 거대한 이미지 아카이브의 고양이)에 대한 우수 사례가 있습니다. 그러나, 나는 픽셀 - 이미지 분류/회귀에 관해서 아무것도 찾지 못한다. 훈련 데이터가 일반적으로 좀 더 희박하고 응용 프로그램이 다루는 곳. 토지 피복 범주, 물체 (예 : 자동차, 건물 등) 또는 생물 물리적 변수 (바이오 매스, 토양 습도, 엽록소 함유량 등).

Answer 1

FCN (완전 변환 네트워크)은 사용자의 필요에 맞는 픽셀 기반 세그먼트입니다. MXNET은 파이썬을 사용하는 멋진 example showing FCN-xs을 가지고 있지만 실제로 R을 사용하고 있다면 그것을 변환하거나 예에서 사용할 수있는 미리 훈련 된 네트워크를 사용해야합니다.