Gracias por A2A.
Algunos pensamientos aleatorios suponiendo que usted estará desarrollando nuevos algoritmos de segmentación de imágenes o tuberías de procesamiento de imágenes:
- Defina primero sus objetivos: ¿Cuál es la precisión deseada? ¿Es suficiente identificar los objetos en sus imágenes o necesita obtener los contornos exactos de esos objetos? ¿Cuáles son los requisitos de rendimiento? ¿Ejecutará su algoritmo en un clúster o en un dispositivo integrado? Tendrá que establecer algunos objetivos e intentar llegar con los algoritmos / implementaciones adecuados, etc.
- Comience con imágenes pequeñas: Al comienzo de su viaje de doctorado, estará mejorando iterativamente su algoritmo. Por lo tanto, es muy importante que pueda probar sus ideas rápidamente, también conocido como “¡Falla rápido!”. Por ejemplo, en lugar de atacar directamente un video de 10 TB, intente segmentar un solo cuadro primero.
- Es posible que desee considerar el uso de MATLAB, Python, ImageJ, etc. para la creación rápida de prototipos. Esas herramientas tienen bibliotecas muy maduras para el procesamiento de imágenes, que son excelentes para jugar y que le ahorrarán tiempo.
- Haga una revisión detallada de las ideas / implementaciones / documentos existentes. Obtén los códigos de otras personas y ejecútalos contra tus imágenes. Vea cómo se desempeñan y cómo se pueden mejorar. Esto debería darle una visión valiosa.
- El preprocesamiento de datos es extremadamente importante: juegue con diferentes filtros para mejorar la SNR de sus imágenes antes de aplicar su algoritmo de segmentación. Una vez que tenga un buen conjunto de filtros listos para el preprocesamiento, considere la posibilidad de ejecutar un extenso estudio de análisis de parámetros (por ejemplo, con un clúster) para esas imágenes para ajustar el proceso de preprocesamiento.