1. Получи 30.000 рублей. Для получения денег необходимо принять участие в конкурсе авторов codeby. С условиями и призами можно ознакомиться на этой странице ...

    Внимание! Регистрация авторов на конкурс закрыта.

    Скрыть объявление
  2. Требуются разработчики и тестеры для проекта codebyOS. Требования для участия в проекте: Знание принципов работы ОС на базе Linux; Знание Bash; Крайне желательное знание CPP, Python, Lua; Навыки системного администрирования. Подробнее ...

    Скрыть объявление

Оценка Качества Сегментации Изображения. Оплата.

Тема в разделе "Вопросы новичков и не только", создана пользователем -, 14 дек 2012.

  1. Гость

    Репутация:
    0
    Добрый день.
    Прошу желающих откликнуться.

    Исходные данные: два варианта.
    1. Изображение + информация о том, что присутствует на изображении (названия тематич.классов), но без всякой другой информации об их распределении по изображению.
    2. Изображение + информация о том, что присутствует на изображении (названия тематич.классов), с указанием их распределения по изображению (в каком пикселе какой класс), за исключением некоторой области (областей) + некоторая информация о том, какие классы могут/не должны находится в этой нулевой области.

    Происходит сегментация изображения любым алгоритмом. Результат сегментации - разбиение изображения на непересекающиеся сегменты, с указанием для каждого пиксела номера сегмента, которому он принадлежит, а также тематичсикий класс.
    Опять же два варианта:
    1.Отсегментировано все изображение.
    2.Отсегментировано частично (есть нулевые области)

    Задача - дать численную оценку качества сегментации, с учетом исходной информации (необходимо учесть именно информацию о том, что известно какие классы присутствуют, но неизвестно где)

    Думаю, что можно бы было вычислять:
    площадь i-го сегмента;
    площадь i-го тематического класса;
    количество сегментов отнесенных к i-му классу;
    процент от общей площади изображения для площади i-го класса;
    процент от общего количества сегментов для количества сегментов, отнесенных к i-му классу;
    средняя площадь тематического класса и среднее количество сегментов на тематический класс;
    среднеквадратическое и стандартное отклонение площади и количества сегментов для тематических классов.
    Для неразмеченной области соответственно могут быть вычислены значения:
    количество тематических классов в неразмеченной области;
    общая площадь неразмеченной области и ее процент от общей площади изображения;
    средняя площадь тематического класса внутри неразмеченной области
    СКО и стандартное отклонение площади тематических классов внутри неразмеченной области;
    для i-го тематического класса внутри неразмеченной области – процент от общей площади изображения и процент от площади, занимаемого этим тематическим классом вне неразмеченной области, СКО и стандартное отклонение от площади данного тематического класса вне неразмеченной области

    Нужно придумать как это использовать, либо придумать что-то другое.
     
Загрузка...

Поделиться этой страницей