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Deeplearningの分類に関して

夏からDeeplearnngをさわり始めまして今勉強中の身です。特に画像系を勉強しています。
そこで質問させてください。

画像の分類には以下の種類があることは調べてわかりました。
①Classification : 各画像ごとにラベルの分類
②Object Detection : 画像内で検出された各物体領域ごとにラベルの分類
③Segmentation : 画像内の各pixelごとにラベルの分類

例えば正常なもの(例えば食品)に異物が入っているかどうかの検査(その異物がなんなのかはわからない)を行いたい場合に
上記3つのどれに適合するのかがわかりません。

異物が髪の毛だとわかれば、それ以降は②なんでしょうけど髪の毛なのかゴキブリなのかわからない場合に、正常の食品画像は教師できますが
異常の教師ってできませんよね?
こういうケースってどういうアプローチ方法があるか知見がおありの方がいらっしゃればご教授いただきたいです。

夏からDeeplearnngをさわり始めまして今勉強中の身です。特に画像系を勉強しています。
そこで質問させてください。

画像の分類には以下の種類があることは調べてわかりました。
①Classification : 各画像ごとにラベルの分類
②Object Detection : 画像内で検出された各物体領域ごとにラベルの分類
③Segmentation : 画像内の各pixelごとにラベルの分類

例えば正常なもの(例えば食品)に異物が入っているかどうかの検査(その異物がなんなのかはわからない)を行いたい場合に
上記3つのどれに適合するのかがわかりません。

異物が髪の毛だとわかれば、それ以降は②なんでしょうけど髪の毛なのかゴキブリなのかわからない場合に、正常の食品画像は教師できますが
異常の教師ってできませんよね?
こういうケースってどういうアプローチ方法があるか知見がおありの方がいらっしゃればご教授いただきたいです。