이미지 segmentation 잘 아시는 분 ...

Question

딥러닝을 이용하여 이미지를 segmentation하는 것을 공부하고 있습니다.CNN 이용해서 단순히 classification하는 것은 잘 알겠는데segmentation하는 것은 개념이 이해하기가 좀 어렵습니다.가령 어떠한 이미지(X)와 그 이미지에서 segmentation하고자 하는 manual mask 이미지(Y)가 있으면그 이미지 데이터(X)와 마스크 이미지 데이터(Y)가 X--network--Y 이러한 형태로 되어 그 사이 Convolution안의 W값이 예측된 마스크 이미지가 되는 건가요???네트워크는 이미 만들었고 데이터도 불러와서 트레이닝만 해주면 되는 단계인데 어떻게 만들어야할지 감이 안잡히네요...데이터를 어떤 식으로 넣어줘야 할지를 모르겠어요.제 말을 간단히 요약하자면 이걸 단순히 classification과 같은 형태라고 보았을 때데이터를 레이블을 각각 이미지데이터와 마스크이미지로 넣어서 생각해도 될까요?맞는거같기도 아닌거같기도 한게 하나의 물체를 segmentation하면 2개의 레이블로 background와 타겟으로 나눠야된다고 알고있거든요.. classification은 고려할게 데이터와 레이블 뿐이었는데 이건 고려할 데이터가 이미지랑 마스크 2개로 또 나뉘어서 너무 헷갈리네요...말이 길어져 읽기 힘드시겠지만 혼자 끙끙된지 꽤 되서 너무 답답합니다.도와주세요..

이미지 segmentation 잘 아시는 분 ...

0개의 답변

#cnn 목록