군집, 비지도학습, 군집을 이용한 이미지 분할
이미지 분할 ( Image segmentation )
- 이미지 분할은 이미지를 여러 개로 분할(분류)하는 것
- semantic segmentation은 동일 종류의 물체에 속한 픽셀을 같은 세그먼트로 할당
- 시맨틱 분할에서 최고의 성능을 내려면 CNN 기반이 좋음
- 지금은 단순히 색상분할로 시도
이미지 한장 일기
reshape 및 cluster 진행
kmeans학습진행. 센터값 8가지 추출 (n_cluster = 8 이므로 )- 따라서
cluster_centers는 8가지 행과 3가지 열 (RGB)로 리턴된다.cluster_label은 분류된 라벨값이며 0부터 7까지 8가지로 분류된다.- segmented_img는 각각의 라벨값에 표준화된, 중앙값(centers)을 기입하여서 다시 그림의 RGB값을 복원한다.
- 이 때에는 8가지 중앙값으로만 복원되므로, 추후 사진에는 8가지 색상으로만 이루어진다.
비교
다른 데이터셋으로 진행 (MNIST)
데이터 읽기 및 logisticRegression
결과 나쁘지 않음
pipeline으로 둘다 적용
- 조금 더 상승한다?..
gridSearch로 최적 파라미터
GridSearchCV에서
kmeans의n_clusters옵션을 2에서 100까지 변경하면서 서치진행
가장 좋은
n_clusters는 76
(hellow. world)