クラスタリングアルゴリズムによるフィードフォワードニューラルネットワークを用いた画像セグメンテーション。解説 - クラスタリングアルゴリズムによるフィードフォワードニューラルネットワークを用いた画像セグメンテーション
私は機械学習アルゴリズムを知っています。 （アルゴリズムは何になるのですか）
次のような行が意味することを知りたかったのです。ベストは一例です。人がこのプロジェクトをどのように通過するのかを知りたいですか？
イメージセグメンテーションは、イメージ内のフィーチャを見つける行為です。それらの特徴は、別個のアルゴリズムによって分析することができる。
たとえば、パーク内でボールを追う犬のイメージがある場合、イメージのセグメンテーションは、ボール、犬、空、地面などの画像に画像のピクセルを分割します。これらの機能を使用すると、関心のないものは無視できます。
ニューラルネットワークを使用して、「k-means」クラスタリングまたはエッジ検出を実行して機能を見つけることができます。この場合のフィードフォワードネットワークは、マルチレイヤパーセプトロン（MLP）である。
イメージセグメンテーションを実行できるアルゴリズムがはるかに単純であるため、私はこの作業にフィードフォワードネットワークを使用しません。代わりに、ニューラルネットワークは通常、画像セグメンテーションの結果に基づいて行動する。