클러스터링 알고리즘에 의한 피드 포워드 뉴럴 네트워크를 이용한 이미지 세그먼테이션.Explaination - 클러스터링 알고리즘에 의한 피드 포워드 신경망을 이용한 이미지 세분화
나는 기계 학습 알고리즘을 알고있다. (어떤 알고리즘이 진행되는지)
다음 줄이 의미하는 바를 알고 싶었습니다. 가장 좋은 예가 될 것입니다. 저는이 사람이이 프로젝트를 어떻게 진행할 것인가를 알고 싶습니다.
이미지 분할은 이미지에서 피쳐를 찾는 행위입니다. 그런 다음 해당 기능을 별도의 알고리즘으로 분석 할 수 있습니다.
예를 들어, 공원에서 공을 쫓는 강아지의 이미지가있는 경우 이미지 분할은 이미지의 픽셀을 공, 개, 하늘, 땅 및 나무와 같은 기능으로 분해합니다. 이러한 기능을 사용하면 관심이없는 기능을 무시할 수 있습니다.
신경망을 사용하여 기능을 찾기 위해 "k-means"클러스터링 또는 가장자리 감지를 수행 할 수 있습니다. 이 경우 피드 포워드 네트워크는 MLP (multi-layer perceptron)입니다.
제쳐두고 이미지 분할을 수행 할 수있는 훨씬 간단한 알고리즘이 있으므로 피드 포워드 네트워크를 사용하지 않을 것입니다. 대신, 신경 네트워크는 일반적으로 이미지 세분화의 결과에 따라 행동합니다.