deep-learning - 如何从概率图中获得可靠的分割？

Question

我为我的数据训练了网络。一旦我运行了这个：查看概率图

plt.imshow(prob[1], cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()

这是 的概率图Object 1：

如何从概率图中获得可靠的分割（即使考虑那些属于该类的概率较低的点）？

谢谢

Answer 1

有几种方法可以获得实体分割。一种是使用其中一种聚类算法来定义感兴趣的区域。也许一个简单的阈值截止，p <= (p > threshold)然后是密度填充算法将适合您的需求。