Bir görüntüyü nesneler gibi birden çok bölüme ayırma işlemidir. Görüntü bölütleme, tıbbi görüntülemede röntgen görüntülerini okumada, beyin tümörünü tespit etmede, akciğerleri bulmada, göğüs röntgeni görüntüsünde kalp bulmada ve çok ilginç bir şekilde kendi kendine sürüşte ve görüntü bölütlemenin kullanıldığı birçok alanda çok önemli bir rol oynamaktadır.
Regresyon yönteminde, girdi görüntüsünün belirli bir nesnesi olup olmadığını tahmin ederken, sinir ağını ikili sınıflandırma ile eğitebiliriz. Çok sınıflı çıktıyı eğitmeye çalışıyorsak, örnek başına 1'e yalnızca bir değerin atandığı gerçek değer olarak sıcak kodlanmış olarak geçiyoruz. Ancak Görüntü segmentasyonunda, her pikselin karşılık gelen sınıf olarak etiketlendiği giriş görüntüsüyle aynı boyutta görüntü olarak gerçek değeri geçmemiz gerekir.
Görüntüdeki kaldırım pembe renklidir gibi tüm tren veri kümesinde her nesneyi aynı renkle renklendiriyoruz, bu nedenle her görüntüde kaldırımı pembe ile renklendirmeliyiz. Bu gerçek değere maske denir .
Genellikle evrişimli sinir ağlarında görüntü boyutu azalır ve CNN'nin derinliği arttıkça yüksek seviyeli özniteliklerin çıkarılmasına izin veren kanal sayısı artar. UNET'te bu sadece yarım resimdir, UNET'te belirli bir derinlikten sonra, mimarinin görüntüdeki sağlam özellikleri öğrenmesini sağlayan atlamalı bağlantı ile çıktı yüksekliğini ve genişliğini artırmak için devrik evrişim uygularız. Daha fazla anlamak için okuyabilirsinizhttps://arxiv.org/abs/1505.04597
Gri ok bağlantı atlamadır.
Çıktı, 3. boyutta (sayı_sınıfları) bulduğumuz her piksel (x, y) ve 3. boyutta en yüksek olasılığa sahip sınıfa atanan her piksel için şekil (yükseklik, genişlik, sayı_sınıfları) olacaktır.
Örneğin, CNN'imizin çıktı vermesi için bölümlere ayırmak istediğimiz 3 sınıf olduğunu varsayalım.
Örnek
Görüntü bölütleme, Biyomedikal görüntülemede çok yararlı bir araçtır ve diğer araştırma alanlarında da kullanım-doluluk bulur. Bu projenin tam kodunu github adresimde bulabilirsiniz.https://github.com/hemrajat/ml/tree/master/image_segmentation.
Daha ilginç makaleler ve projeler için beni takip edin.
Kendi kendine giden arabaların ortaya çıkmasıyla ulaşım endüstrisi büyük bir dönüşümün eşiğinde. Otonom veya sürücüsüz otomobil olarak da bilinen bu araçlar, insan müdahalesi olmadan hareket etmelerini ve hareket etmelerini sağlayan sensörler, kameralar ve GPS sistemleri gibi ileri teknolojilerle donatılmıştır.
Derin sinir ağlarında verimli çıkarım için “erken çıkış” yönteminin sunulması ve “BERxiT” makalesinin gözden geçirilmesi. Bu makale iki bölümden oluşmaktadır.
Artık anlamıyorum. Artık neyin "vuruş" olduğunu doğru bir şekilde ölçmek neredeyse imkansız görünüyor.
Doğası gereği, spor bizi rekabet etmeye zorlamak için tasarlanmıştır. Rekabetçi sporcular olarak, diğer sporculara karşı sürekli rekabet etme baskısına kapılmak kolaydır, ancak ya dış rekabete odaklanmak yerine, odak noktanızı iç rekabete kaydırsaydınız? Bu, başkalarını yenmeye çalışmak yerine kendinizle rekabet etmek ve kendi performansınızı geliştirmek için çabalamak anlamına gelir.
Dört yıldır İngilizce öğretiyorum. Bu dört yıl içinde insanlar bana çalışmalarını düzeltmekten konuşma ve makale yazmaya kadar her türlü taleple geldiler.
“The Fault in Our Stars”ı yaklaşık 11 yıl önce bu ay ön sipariş verdim ve okudum. Doğru zamanda doğru yerde bulduğum için hayatımı değiştiren üç kitaptan biri.