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MASK_RCNN Segmentation polygon 변환관련
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안녕하세요 강사님
수업 잘 듣고 있는 수강생입니다.
작년, 강사님의 굉장한 강의로 사내(KT) AI분야 CEO 상을 받았고
굉장한 믿음으로, 현재 이 강의또한 수강하고 있습니다.
현재 저는 '22 인공지능 온라인 경진대회를 준비중입니다.
Segmentaion 문제를 참여하려하는데, 아래와 같은 조건이 있습니다.
'모든 이미지 픽셀에 대하여 값을 표기하는 방식 대신,
마스크를 1차원으로 변환한 뒤, 물체가 존재하는 픽셀들에 대하여
(시작점) (그로부터 연속되는 점의 개수) (다음 시작점) (그로부터 연속되는 점의 개수) 의 형태로 표기'
제가 아직 MaskRCNN 강의는 듣지 못하였는데,
혹시, MaskRCNN 결과로 나온 Segmentation 부분을 1차원으로 변환하는 방법이 따로 있을까요?
'segmentation to polygon convert' 로 구글검색을 해봤는데, 아직 정보를 못찾았습니다.
마지막으로, (시작점) (그로부터 연속되는 점의 개수) (다음 시작점) (그로부터 연속되는 점의 개수) 의 형태로 표기' 이 키워드는
제가 풀어야 할 숙제 인데, 혹시 위 문제를 지혜롭게 해결하기 위해 참고할만한 문서라던가 사이트 혹시 있으신지 문의드립니다.
항상 수고해주셔서 감사드립니다.
답변 2
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안녕하십니까,
오, 대단하십니다. 제 강의가 수상하시는데 도움이 되었다니, 제가 더 기쁩니다.
말씀하신 부분은 Run Length Encoding을 의미하는 것으로 보입니다. 보통 Segmentation 예측시 Run Length Encoding으로 성능 평가를 하는 경우가 있습니다.
아래 URL 자료 참고 하시면 도움이 될 것 같습니다.
https://www.kaggle.com/code/leahscherschel/run-length-encoding/notebook
감사합니다.
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자세한 답변 감사드립니다!
이번에도 좋은 성적 거둘 수 있도록
CNN Fundamental 강의 다시 듣고, 딥러닝 완벽가이드 또한 마스터하겠습니다!!
너무나 훌륭한 강의 제작해주셔서 감사드립니다!