質問編集履歴
1
図と説明を追加しました。
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -1,1 +1,6 @@
|
|
|
1
|
-
機械学習を用いて画像分類を行いたいと思っています。正規化せずに入力画像の局所的な最大値で画像分類する方法はございますでしょうか。人間が最大値をみれば、分類可能な問題だと思います。
|
|
1
|
+
機械学習を用いて画像分類を行いたいと思っています。正規化せずに入力画像の局所的な最大値で画像分類する方法はございますでしょうか。人間が最大値をみれば、分類可能な問題だと思います。
|
|
2
|
+
|
|
3
|
+
図を追加しました。
|
|
4
|
+
グレースケールの画像上に局所的に0以外の部分があるとします。例えば、それが2以上3以下であれば、クラスAに分類し、0.5~1であればクラスBに分類し、3以上であればクラスCに分類したいと思っています。1、２、３は適当な値ですが、実際は小数であっても自動で分類できるようにしたいので、閾値は設定せずに機械学習によって分類したいと思っています。
|
|
5
|
+
|
|
6
|
+
1日調べても手法がわからなかったので、質問しました。よろしくお願い申し上げます。
|