Задачи сегментации изображения с помощью нейронной сети Unet
Сегментация изображений с U-Net на практике Введение В этом блог посте мы посмотрим как Unet работает, как реализовать его, и какие данные нужны для его обучения. Для этого мы будем рассматривать: Оригинальную статью Unet как источник для вдохновения. Pytorch как инструмент для реализации нашей задумки. Kaggle соревнования как место где мы можем опробовать наши гипотезы на реальных данных. Мы не будем следовать на 100% за статьей, но мы постараемся реализовать ее суть, адаптировать под наши нужды. Презентация проблемы Наша проблема это одно из Соревнований на kaggle . В этой задаче нам дано изображение машины и его бинарная маска(локализующая положение машины на изображении). Мы хотим создать модель, которая будет будет способна отделять изображение машины от фона с попиксельной точностью более 99%. Для понимания того что мы хотим, gif изображение ниже: Изображение слева - это исходное изображение, справа - маска, которая будет применяться на изображение.
