다 죽은 트게더지만 가아끔 눈팅하는 사람들 있는거같아서 써봅니다 ㅎㅎ..(트수형들 도와줘)
데이터 셋을 이미지랑 마스크 데이터 이렇게 두개로 하고
이미지를 모델(u-net)에 넣은 다음 마스크 데이터랑 바이너리 크로스 엔트로피 로스를 써서 트레이닝을 했는데요
지금 로스가 0.0067정도로 나올때까지 학습을 시켰어요.
그래서 다음으로 얼마나 잘됬나 확인해보고싶어서
predicted mask를 이미지로 확인하고싶은데 잘 안되고있어요..
pred_mask = model(img)에서
pred_mask 를 적절히 차원 변경해서 matplotlib으로 출력했는데 이미지가 너무 엉뚱하게 난해한 그림으로만 나와서요..
그래서 제가 개념을 잘못이해하고있는가해서 그런데
예상된 이미지 == 이미지를 모델에 넣고 나온 것 이 아닌가요?
수정)
방금 생각난건데 흑백으로 0이랑 1로 나오게 하는데
0.5를 threshold로 해서 그 밑으로는 검정색 위로는 흰색으로 나타내게 따로 짜야되는거에요?
밑에 나온 그림은 차례대로 image, mask, predicted mask입니다.