안녕하세요.
nucleus instance segmentation 실습 중 궁금한 것이 생겨 질문드립니다.
친절하고 상세한 설명 덕분에 기존의 강의 가이드를 따라서 결과까지 잘 구현 하였습니다.
그러던 중, 한가지 질문이 생겼습니다.
기존의 지도학습으로 segmentation&nbsp; 시키는 것이 아니라,&nbsp; 정답 mask 없이, model을 통해 나온 output feature 값들에 대한 k-means clustering을 통해서 그 feature들을 군집화 하여,&nbsp; 군집화된 값들을 레이블로서 정답기준으로 삼고&nbsp; 모델을 트레이닝 시켜서 segmentation 시키는 것이 가능할까요...?
이를 위한 구현 아이디어는 제가 스크레치로 하는게 더 나을까요..?
감사합니다.
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안녕하십니까,&nbsp;
음, 하시려는 것을 정확히 캣치 하지는 못했습니다만, segmentation을 unsupervised로 하기에는 무리가 있어보입니다. kmeans가 feature map을 군집화 해서 supervised classification 에 맞먹는 성능을 내기에는 너무 무리입니다.&nbsp;
감사합니다.&nbsp;

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mask-rcnn nucleus 실습 관련 중 질문드립니다.