Malawakang ginagamit ang mga pamamaraang walang-supervised na pagkatuto sa seleksiyong panglarawan upang matukoy ang mga makabuluhang rehiyon sa loob ng mga imahe na walang tatak na datos. Ang pamamaraang ito ay tumutulong sa mga aplikasyon kung saan ang manwal na anatomiya ay hindi praktikal o magastos.Ang pag-unawa ng mga praktikal na tip at kalkulasyon ay maaaring mapahusay ang pagiging epektibo ng mga pamamaraang ito.

Mga Saligang Bagay ng Hindi Pa Nagagamot na Larawan

Ang hindi pa nailalapat na seleksiyon ng imahe ay kinasasangkutan ng pagpangkat ng mga pixel batay sa mga katangiang katulad ng kulay, kinis, o tindi. ang mga karaniwang algorithm ay kinabibilangan ng K-influential clustering, Mean officulation, at Graph-based na pamamaraan. Ang mga teknik na ito ay sumusuri sa mga impormasyon ng imahe upang hatiin ito sa mga magkakaibang rehiyon na walang mga naunang tatak.

Praktikal na mga Mungkahi Para sa Pag - iisa

Upang mapabuti ang mga resulta ng segmentation, isaalang - alang ang sumusunod na mga tip:

  • Mga imahe ng prepektura: Normalisado ang mga halaga ng pixel upang mabawasan ang pagiging may-ari.
  • [Talaksan ang kaugnay na mga katangian: Gamitin ang mga espasyong may kulay tulad ng LAB o HSV para sa mas mainam na segmentasyon.
  • [Determine optimyal na mga parameter: Gamitin ang mga pamamaraang katulad ng siko-mithing pamamaraan para sa K-inspektang pumili ng bilang ng mga kumpol.
  • Mga resulta ngValidate: Gamitin ang mga metriko tulad ng specific score upang tantiyahin ang kalidad ng segmentation.

Mga Pagkalkula at mga Katakut - takot na Pagkain

Ang mga kalkulasyon ay mahalaga para sa pag-aayos ng mga algorithm at pag-uuri ng mga resulta. Halimbawa, sa K-chance cluting, ang in-cluster na kabuuan ng mga parisukat (WCSS) ay tumutulong sa pag-alam ng optimikong bilang ng mga kumpol. Ang spesipikong iskor ay sumusukat kung paanong ang mga katulad na pixel ay nasa loob ng kanilang kumpol kumpara sa ibang mga kumpol.

Upang Punin ang WCS:

Ang mga distansiyang parisukat sa pagitan ng bawat punto at ng kumpol nito ay centroid.

Ang iskor ng Silhouette ay mula -1 hanggang 1, na may mas mataas na mga pamantayan na nagpapahiwatig ng mas mabuting segment.