학습데이터가 없는경우
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강사님 안녕하세요
제가 초보라서 ㅠㅠ 간단한 질문2개 확인부탁드립니다 ㅎ
현재 세포이미지데이터랑 비슷한 데이터를 가지고 세그멘테이션실습을 하려고 하는데, 예를들어, 세포와 막이 레이블링이 안된 원본데이터만 가지고 잇습니다. 즉, 학습데이터가 없는데.. 이럴경우 세그멘테이션이 가능하지요? 예를들어, opencv를 사용해서 임으로 세포와 막으로 구분된 mask영상을 학습데이터로 만들어서 U-Net으로 세그멘테이션 해도 되는지요?
혹시 학습데이터가 없는경우 세그멘테이션을 할수 잇는 다른방법이 잇으면 알려주시면 감사하겠습니다.
바쁘시겟지만 답변부탁드립니다 ㅎ
回答 1
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안녕하세요~. 반갑습니다.
머신러닝/딥러닝을 이용해서 Segmentation을 하려면 정답이 표시된 label mask 데이터가 반드시 필요합니다.
정답 mask label이 없을 경우, 머신러닝/딥러닝 방식외에 기존의 전통적인 컴퓨터 비전 알고리즘들을 활용해서 segmentation을 진행할 수도 있습니다. 아래 블로그 글들을 참조하세요.
좋은 하루되세요~.
감사합니다.
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