#machine-learning
Вопрос:
Я начал проект машинного обучения для своего университета некоторое время назад, и постепенно приближается крайний срок… Хотя у меня нет мотивации, мне, безусловно, не хватает опыта и многих базовых знаний. Прогресс есть, но он идет слишком медленно, поэтому я обращаюсь за помощью к Интернету.
Мой проект довольно прост, когда поле подготавливается сельскохозяйственной машиной, после этого есть земля и земля, но сверху солома. Я хочу использовать машинное обучение, чтобы определить, какой пиксель-солома, а что-земля. И вычислите, сколько процентных пикселей принадлежит каждой группе.
Мой вопрос таков: я изо всех сил пытаюсь найти источники и правильные ключевые слова, чтобы узнать то, что мне нужно знать, чтобы закончить проект. Можете ли вы указать мне правильное направление, может быть, дать мне советы, где искать, или у вас есть рекомендации, какой инструмент использовать.
Вещи, которые мне нужно выяснить прямо сейчас, это:
- Как мне обучить CNN (или другой NN) с данными, помеченными семантической сегментацией. (Пиксели в моих данных помечены как принадлежащие либо соломе, либо земле)
- Как я могу заставить CNN сказать мне, сколько пикселей каждой группы он распознает?
- В каком формате мне нужно подготовить свои помеченные данные? (Я нашел другой способ с помощью сценария, который я написал, чтобы определить, что такое пиксель солома/земля, но теперь мне нужно сделать это с помощью нейронной сети)
Я был бы очень признателен за помощь, и я, конечно, не ищу код, который пытаюсь создать, но, возможно, вы можете дать мне ключевые слова «Что искать в Google» или продуктивное обсуждение.