이 이미지를 세그먼트로 나누고 싶습니다. 
(나는 단지 꿀벌 만 갖고 싶습니다. 레이블이없는 100 개의 이미지가 있습니다). 나는 최선의 방법은 꿀벌들이 특정한 빈도를 가진 것처럼 보이기 때문에 빈틈없는 영역을 사용하는 것이라고 생각합니다. 하지만 어떻게해야할지 모르겠습니다. 올바른 주파수를 찾는 방법?주파수를 사용하는 이미지 분할
아니면 더 나은 방법을 생각해보십시오.
미리 감사드립니다.
답장을 보내 주셔서 감사합니다.
CNN (unet architecture)을 사용하여이 작업을 해결했습니다. 나는 3 개의 전체 이미지에 주석을 달았으며 하나의 이미지에 많은 꿀벌들이 있었기 때문에 충분했다. 훈련은 전체 이미지가 아닌 작은 패치 (한 벌을 넣기에 충분히 큰)를 사용하여 수행되었습니다.
또한 세분화를 개선하기 위해 CRF를 사용합니다!
나는 50 개 이미지의 방법을 테스트, 그리고 그것은 매우 잘 작동 :) 결국세분화를 위해 주파수 도메인 방법을 사용하지 않는 것이 좋습니다 :
주파수 도메인에 대한 좋은 점은 텍스처와 같은 비 로컬 속성을 캡처한다는 것입니다. 그러나이 글로벌 정보에 대해 지불하는 가격은 위치 정보가 부족하다는 것입니다. "이 주파수가 어디에서 유래했는지"를 말하는 것은 매우 사소한 것입니다. 아아,이 위치 정보는 입니다. 세분화를 위해서는이 중요합니다. 어떤 픽셀이 "주파수"/ 텍스처/지역에 속해야하는지 알고 있어야합니다 ... 일부 지역 정보 (예 : 가버 필터 등)를 유지하도록 설계된 빈도 기반 설명자가 있습니다.). 그러나 이러한 기술은 "즉시 사용"을 구현하기가 쉽지 않습니다.
깊은 의미 론적 세분화 방법을 사용 해본 적이 있습니까? 라벨이 붙은 이미지가 많지 않은 경우 Ning Xu, Brian Price, Scott Cohen, Jimei Yang, Thomas Huang, Deep GrabCut for Object Selection (arXiv 2017)과 같이 반 감독적인 것을 보시기 바랍니다.
좋아, 그렇게 "나는 그렇게 할 수있는 가장 좋은 방법은 domai frenquency를 사용하는 것입니다 생각합니다." – DimChtz