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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

_, 의 의미

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작성한 질문수 2

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강의 잘 듣고 있습니다.

초반부분 수강중 "_,"의 의미가 명확하지 않게 설명된것 같아서 재문의 드립니다.

#selectivesearch.selective_search()는 이미지의 Region Proposal정보를 반환 
_, regions = selectivesearch.selective_search(img_rgb, scale=100, min_size=100) #scale, min_size를 바꾸면 다 다르게 나옴
#scale 범위 // min_size --> bounding box의 생성

print(type(regions), len(regions)) 
#41개의 구조체 영역이 존재하게 됨
>> <class 'list'> 502
#selectivesearch.selective_search()는 이미지의 Region Proposal정보를 반환 
regions = selectivesearch.selective_search(img_rgb, scale=100, min_size=100) #scale, min_size를 바꾸면 다 다르게 나옴
#scale 범위 // min_size --> bounding box의 생성

print(type(regions), len(regions)) 
#41개의 구조체 영역이 존재하게 됨

>><class 'tuple'> 2

이런식으로 class 형식이 바뀝니다... 쓰고 안쓰고의 의미가 있는건가요? regions여서 앞에 하나더 붙인건지 궁금합니다!

감사합니다.

컴퓨터-비전 딥러닝 머신러닝 배워볼래요? tensorflow keras python

답변 1

0

권 철민

안녕하십니까,

selective_search(img_rgb,,,) 는 튜플 형식으로 2개의 값을 반환하는데, 개별 반환값은 모두 list 형태로 되어 있습니다.  실습 코드는 반환값을 _, regions로 했습니다. 두번째 값으로 반환된 regions는 잘 아시다시피 추정된 region proposal 영역입니다. 그리고 첫번째 값으로 반환된 것은 자세하게 몰라도 무방하실거라 생각되어 변수명을 '_' 로 하였지만 실제로는 selective search로 찾은 segmentation된 이미지 배열 입니다. 즉 개별 regions에 해당하는 image값을 가지고 있습니다. 그런데 값을 열어보시면 3차원 이미지 배열이 아니라 4차원으로 되어 있는데, 마지막 값은 해당 regions을 가리키는 인덱싱 값입니다.

하나의 region별로 여러개의 image segment 값을 가질 수 있습니다.  아래 코드로 확인 할 수 있습니다.

img_segment, regions = selectivesearch.selective_search(img_rgb, scale=100, min_size=2000)

print(type(regions), len(regions))
print(type(img_segment), len(img_segment))
print(img_segment)
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