Computer vision 语义分割的概率映射
关于语义分割，在我看来，最终的像素级标记有多种方法，例如Computer vision 语义分割的概率映射,computer-vision,tensorflow,deep-learning,caffe,image-segmentation,Computer Vision,Tensorflow,Deep Learning,Caffe,Image Segmentation,关于语义分割，在我看来，最终的像素级标记有多种方法，例如 softmax、sigmoid、logistic回归或其他经典分类方法 然而，对于softmax方法，我们需要确保由网络架构产生的输出映射具有多个信道。通道的数量与类的数量匹配。例如，如果我们讨论两类问题，掩码和un掩码，那么我们将使用两个通道。是这样吗 此外，输出映射中的每个通道都可以被视为给定类的概率映射。这种理解正确吗？两个问题都是。softmax函数的目标是将分数转换为概率，以便最大化真实标签的概率
softmax、sigmoid、logistic回归或其他经典分类方法 然而，对于softmax方法，我们需要确保由网络架构产生的输出映射具有多个信道。通道的数量与类的数量匹配。例如，如果我们讨论两类问题，掩码和un掩码，那么我们将使用两个通道。是这样吗
此外，输出映射中的每个通道都可以被视为给定类的概率映射。这种理解正确吗？两个问题都是。softmax函数的目标是将分数转换为概率，以便最大化真实标签的概率