Какую архитектуру нейросети выбрать, чтобы распознавать объекты по маске?

Question

[Илья Павлюков]

У меня есть большой датасет, такого рода изображений (5000х5000px) и масок к ним:

Есть ли какая-либо архитектура или готовая реализация нейросети, которая смогла вы в будущем сама генерировать такую маску. Загвоздка в том, что стандартная реализация R-CNN распознает только прямоугольные регионы, заданные через две точки (буду раз оказаться не прав).
Ближе всего для меня Python->Keras, но и другие инструменты подойдут.
UPD: Ответ ниже отлично решает проблему. Как альтернативу смотрю в сторону Pix2Pix.

Comments

[sim3x]

Оно нужно для чего-то реального или побаловаться?

Если побаловаться, то перевести фотку в чб и настроить отсечение по насыщенности

[Илья Павлюков]

sim3x: Не, там интеллектуальная задача.

Answer 1

[Арсений Кравченко]

U-net, есть масса готовых реализаций.
Обучать на рандомных кропах, предсказывать окном.