kaggleのソースコードを参照にセマンティックセグメンテーションの実装を行っています。
ColorsToClassメソッドで、onehot表現に変換しているのだと考えているのですが、ソースコード1行1行が何をしているのか理解したいです。
よろしければご教授いただきたいです。
(onehot表現に変換するのであれば、kerasのto_categoricalなどを使えばよいのかなーなど考えていますが、良い方法あれば教えていただきたいです。)
(参考にしているkaggleのソースコード)
https://www.kaggle.com/counter/image-segmentation-for-self-driving-cars
(該当ソース)
def ColorsToClass(seg): # shape(65536, 3) s = seg.reshape((seg.shape[0]*seg.shape[1],3)) # shape(65536,) s = km.predict(s) # shape(256, 256) s = s.reshape((seg.shape[0], seg.shape[1])) n = len(km.cluster_centers_) # shape(256, 256, 30) cls = np.zeros((seg.shape[0], seg.shape[1], n)) for i in range(n): m = np.copy(s) m[m!=i] = 0 m[m!=0] = 1 cls[:,:,i]=m return cls
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