ニューラルネットワークを使ったセマンティックインスタンスセグメンテーションのイメージとラベルの入力方法は？

Question

私は標準的な畳み込みニューラルネットワークについて知っています。神経回路網（NN）にラベルのリストを付けることも、単にクラスごとにフォルダを分割することもできます。

たとえば、labelme2のようなサイトを使用すると、イメージに注釈を付けてセグメント化し、ラベル用のマスクファイルとXMLファイルとともにダウンロードすることができます。その後、元のイメージ、マスクイメージ、およびXMLファイルをインスタンスセグメンテーションNNに入力する必要がありますか？

ありがとうございます。

Answer 1

あなたは予測のために使用できるようにNNを訓練したいと思うでしょう。

• あなただけのイメージからクラスを予測する場合は、あなたがあなたのNNに送信するすべては、元の画像（おそらくバランスカラー）と

• • では、クラスを予測しますXML（1つのホットクラスのエンコードにその変換）

• からあなたもマスクを予測したい場合は、その後、

  を送信
  • 原画像（おそらくバランスカラー）と
  • は

（1つのホットクラスエンコーディングにそれを変換する）上記の目的（ちょうどクラスをXMLからマスクおよびクラスを予測します、またはクラス+マスク予測）は、クラスまたはクラス+マスクを格納する決定を駆動する。