Задать вопрос
ilya310300
@ilya310300
Backend-developer (Go, PHP, Python)

Какую архитектуру нейросети выбрать, чтобы распознавать объекты по маске?

У меня есть большой датасет, такого рода изображений (5000х5000px) и масок к ним:
77c48096c0f7466fb33e6c4c3f2b5fbd.PNG6f53ee5b1105411d97697159b5ec7d5a.PNG
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.
  • Вопрос задан
  • 2471 просмотр
Подписаться 11 Оценить 2 комментария
Решения вопроса 1
Arseny_Info
@Arseny_Info
R&D engineer
U-net, есть масса готовых реализаций.
Обучать на рандомных кропах, предсказывать окном.
Ответ написан
Комментировать
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы