Class labels
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Class가 1개인 경우
segmentation문제에서는 mask의 pixel값은 0 or 1이기 때문에 sigmoid로 할 수 있었지만 -
Class가 여려개인 경우
mask의 pixel값은 0~m개가 될 수 있다.(m=1,2,3...) output layer에서 softmax로 7개의 units을 뽑아 낼건데, 그러면 각 픽셀별로 7개의 unit을 가지고 있을거라는 얘기고 그렇다면 마찬가지로 label도 각 pixel별로 7개의 units을 갖게 one-hot-vector로 치환해야하는건지 확인
7개의 one hot vector로 치환해야한다.
각 pixel별로 하려면 256x256x256번이 들어가야하는데 한 번에 처리할 수 있는 방법
- 1차원으로 flatten
- sklearn의 preprocessing api로 label encoding으로 각 class 값을 변환
- one hot encoding을 한다.
- 원래 사이즈로 reshape