Так что моя миссия состоит в том, чтобы сегментировать изображение зубов на рентгеновском снимке. Одной из многих попыток, которые я попробовал, было использование Superpixel. Изображение как показано ниже, после применения суперпикселя:
Как видите, суперпиксели очень хорошо сегментируют изображение. Тогда, теперь я хочу:
- Выберите только те суперпиксели, которые принадлежат зубам;
- чтобы обучить мою CNN сегментировать зубы.
Для этого я уже читал, что используется «извлечение локальных дескрипторов суперпикселей». Затем результат ассоциируется с первым слоем CNN, и он пытается вернуть области, содержащие какие-либо зубы. Таким образом, поезда производятся по региону, выбранному в 1 для любого% от всех данных, а остальные - для испытаний.
Ну, мои вопросы:
Как я могу сделать это в Python, например?
Что за этим стоит?
Как я могу выбрать некоторые суперпиксели (это принадлежит зубам)?
Как я могу использовать CNN в этой ситуации?
Следующее изображение о «процессе» того, что я сказал (в примере это сегментация дорог):
