Как я могу использовать реализацию https://github.com/fizyr/keras-maskrcnn для выполнения сегментации класса c? Действительно, в оригинальной статье Mask R-CNN упоминается, что сегментация по классу c приводит к тем же характеристикам, что и маски c, специфичные для класса.
Однако я не уверен, как авторы на самом деле выполняют этот класс * 1013. * на основе сегментации, а затем классифицировать каждый сегмент. На самом деле, я не знаю, как можно пометить маски класса c, поскольку нам нужно отфильтровать очень большое количество прогнозируемых масок, установив пороговое значение для вероятности класса (короче говоря, нам нужно, чтобы вероятность метки пороговая для метки-агности *) 1015 * маски ...).
Причина, по которой мне нужно go класс-агности c, заключается в том, что мне приходится иметь дело с потенциальными невидимыми классами в тренировочном наборе. Поэтому я хотел бы получить функции, которые приводят к такой сегментации, чтобы отрезать часть классификации и иметь возможность работать с новыми классами, анализируя функции, которые приводят к сегментации.
Спасибо!