Сегментации изображения, термограммы. Какой способ выбрать?

Question

[Eugenie Spichkin]

Есть термограмма. Моя задача провести кластеризацию для выделения схожих признаков. Я в теме недавно, подскажите пожалуйста, какой способ сегментации можно выбрать, чтобы было эффективно? Я сначала использовал свертку через VGG16, но было бы интересно узнать еще способы

Comments

[U235U235]

У вас есть данные термограммы или только их изображения? Что вы расчитываете получить на выходе? Как вы определяете схожесть двух термограмм?

[Алан Гибизов]

Если нет кода python, не ставьте тэг python.

[Eugenie Spichkin]

U235U235, все есть. Вопрос скорее про то, как сегментировать изображение и получить количественные характеристики их. Из данных, для каждого пациента куча признаков и класс (больной или здоровый). На выходе хотелось бы после проведения кластеризация около 9000 изображений, получить кластеры, группы, которые впоследствии я смогу проанализировать.

Answer 1

[Максим Припадчев]

Это так не работает. Нужно наблюдать процесс машинного обучения, метрики, на тренировочном сете на валидационных наборах. Потом VGG это предтренированные модели. Ну сделай весь процесс сам с kmeans (используй scikit-learn) и сравни результаты. А так полный список методов и как с ними работать. https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering... Там же и все метрики для кластеризации, как сравнивать. Да и лучшие практики. Вообще сайт scikit-learn куда больше чем просто документация.