nworm:
Цитата:
А вот интересно, увеличение какой характеристики вызывает появление таких проблем, что менялось: размерность задачи, размерность самой нейросети, что-то другое?
Как обычно: увеличение размерности пространства параметров оптимизации, что косвенно или прямо связано и с размерностью самой задачи, и с количеством нейронов.
higor:
В двух словах:
0. Убираете шум (используя мединанный фильтр, например, или как то еще).
1. Используете один из уже упомянутых выше фильтров для нахождения контуров.
2. Приводите контур к бинарной форме, т.е. в картинку из 0 и 1.
3. С помощью так называемой скелетонизации получаете искомый контур толщиной в один пиксел.
Скелетом является картинка, где нет внутренних единичных пикселов. Есть много методов, поищите по "image skeletonization". Но, если быстродействие не важно, то сгодится и самый наивный подход - многократно проходите по картинке и убираете пикселы, которые на краю, но так, чтоб не внести "разрывы".
Вообще в этой задаче может быть много мест, где перечисленные методы потребуют настройки, доводки или подбора праметров. Все зависит от исходных изображений. Удачи.
. Я вообще хочу с этой темой на диплом выйти.
Надеюсь, что Вам удастся получить что нибудь разумное.