監視されていない学習技術は、ラベルされたデータなしで画像内の有意な領域を識別するために、画像のセグメンテーションで広く使用されています。 このアプローチは、マニュアルのアノテーションが実用的または費用的に行われるアプリケーションで役立ちます。 実用的なヒントと計算を理解することは、これらの方法の有効性を向上させることができます。

監視されていない画像のセグメンテーションの基礎

監視されていない画像のセグメンテーションは、色、質感、または強度などの機能に基づいてピクセルをグループ化することを含みます。 一般的なアルゴリズムには、K-meansクラスタリング、Mean Shift、およびGraphベースのメソッドが含まれます。 これらの技術は、イメージデータを分析して、ラベルを事前せずに、異なる領域に分割します。

実践的なヒント

セグメント化結果を改善するために、次のヒントを検討してください。

  • プリプロセスイメージ:] ピクセル値を正規化して、分散性を低下させます。
  • 関連機能を選択します。]]] LABやHSVなどの色空間を使用して、より優れたセグメンテーションを行います。
  • 最適なパラメータを決定:] は、K-means の肘メソッドのようなメソッドを使用して、クラスターの数を選択します。
  • バリデート結果:[]]] 分節品質を評価するために、シルエットスコアなどのメトリックを使用してください。

計算とメトリック

計算はアルゴリズムの調整と結果の評価に不可欠です。例えば、K-means クラスタリングでは、正方形(WCSS)の内面の合計は、クラスタの最適な数を決定するのに役立ちます。シルエットスコアは、他のクラスタと比較して、類似ピクセルがクラスタ内にあるかを測定します。

WCSS を計算するには:

各ポイントとクラスターのセンチロイド間の平方距離のSum。

Silhouette スコアは、より優れたセグメンテーションを示す高い値で -1 から 1 の範囲です。