[일반] 이미지 세그멘테이션 신경망 출력값을 어떻게 줘야됨

[dd(59.187)]

이미지 사이즈는 신경망 거치기 전과 똑같이 출력하는건 알겠는데 채널 값은 target mask 이미지의 채널값이 1이면 1채널로 주고 3이면 3채널로 주면됨?

근데 어느 영상 보니까 클래스 수가 1000개면 1000으로 주던데 이런 경우는 어캐해야됨? 존나 이해가 안가네 

클래스 개수가 1000개여도 한 이미지 안에 들어갈 수 있는 클래스 수는 훨씬 적은데 학습 방식이 1 또는 3과는 완전히 다르지 않음?

[익명(39.7)]

여기수준이 낮은거냐? 아니면 이게 요새 딥러닝한다고 꺼드럭대는 애들 평균이냐? 구글에 검색해도 바로나올거고 챗지피티에 물어보면 예시코드까지 짜주겠다

[익명(118.235)]

너가 하려는 task를 좀더 구체적으로 써봐

[dd(59.187)]

아 본문에서 말한 문제는 해결했고 정확도와 로쓰가 1에폭 이후로 변화가 없는데 이건 옵티마이저 건드려야 되는거 맞음?

[익명(118.235)]

아니 그것만으론 모름

[dd(59.187)]

그래서 마스크 이미지 좀 손 봤음 ToTensor지워서 다시 학습중인데 잘될지 모르겠네

[dd(59.187)]

추가적으로 궁금한거 있는데 파이토치에서 transforms.ToTensor()랑 Dataloader의 텐서화가 무슨 차이가 있음? 오늘 첨 알았는데 넘파이 타입 마스크 이미지를 ToTensor 없이 데이터로더에 넣었는데 반환값이 텐서로 나오던데

[익명(203.230)]

이새끼는 단방향 의사소통이누... 무슨 상황인지 정확하게 설명하라니까 지할말만 하고 있누;;;