Segmentation

数据的分布：

  • 是否可分，如果不可分，分类器学习会失败
  • 如果可分，选用哪类分类器比较合适
  1. 数据类别自身有明显不同的分布：OTSU无监督
  2. 数据类别分布不理想，需要有监督来标记分类面附近的样本，Sigmoid（LR）、SVM

交叉熵：
香农信息论，用于衡量两个概率分布之间差别。
H(p,q)= \sum_x p(x) log(\frac{1}{q(x)})

基于像素级的标注

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