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unet 예제

작은 바이오 의료 데이터 세트에서 의미 체계 세분화를 수행하기 위해 Keras를 사용하여 U-Net의 작동을 신비화하려는 단호한 시도를 했습니다. 교육 단계를 체계적으로 설명하는 기사를 찾지 못했기 때문에 다른 딥 러닝 애호가를 위해 이것을 문서화하는 생각이 나에게 일어났습니다. 이 프레임워크의 이론적 측면을 다루었는지 에 대해 생각해 보아야 합니다. 내 주요 초점은 구현에 정교하지만, 나는 뿐만 아니라 이해와 관련된 세부 사항을 포함하려고합니다. 내 참조의 대부분은 Github에 zhixuhao의 unet 저장소를 포함하고 종이, `U-넷: 생물 의학 이미지 세분화를위한 컨볼루션 네트워크` 올라프 론네 버거 et.al. 2. 기차 폴더 내에있는 이미지 폴더를 입력합니다(.. /unet/데이터/기차/이미지)를 참조하십시오. 6. 데이터 폴더 내에서 npydata라는 폴더를 만듭니다(.. /unet/데이터/npydata)를 참조하십시오. 이 것을 비워 두십시오. 처리된 데이터 집합은 3 .npy 파일로 저장됩니다.

출처: https://github.com/rstudio/keras/blob/master/vignettes/examples/unet.R 안녕하세요 토비아스, 좋은 튜토리얼 주셔서 감사합니다; 이 데이터 집합을 사용하여 기계 학습을 배웠기 때문에 솔루션을 전반적으로 사용하는 것이 정말 도움이 되었습니다. 나는 당신의 접근 방식에 대한 몇 가지 질문이 있었지만 : 1) 데이터 세트 자체에 이미지가 발견 된 깊이가 포함되어 있지만 예제에서 어떻게 사용되었는지는 알 수 없지만 (명백한 것을 놓치지 않는 한?) 2) 해당 레이어 설정에 어떻게 정착했습니까? 주어진 입력에 대해 네트워크를 설정하는 방법에 대한 일반적인 규칙이 있습니까? 의미 체계 분할이 유용한지 아닌지 궁금하다면 쿼리가 합리적입니다. 그러나 Vision의 많은 복잡한 작업은 이미지에 대한 미세한 이해가 필요합니다. 예: 방문 /unet/결과 및 비올라! 생성된 이미지 마스크 또는 분할된 피쳐 맵을 그레이스케일 🙂 찾을 수 있습니다. 예를 들어 1000 * 1000 픽셀이있는 하나의 큰 교육 이미지가 있으며 4 개의 중간 크기의 이미지로 분할 할 수 있으며 각 이미지는 500 * 500 픽셀을 가지거나 16 개의 작은 이미지로 분할 할 수 있으며 각 이미지는 250 * 250 픽셀을 가지고 있습니다. 예제에서 볼 수 있듯이 이 네트워크는 다재다능하며 합리적인 이미지 마스킹 작업에 사용할 수 있습니다.

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