Я пытаюсь разделить спутниковое изображение на 2 класса, чтобы извлечь следы здания из фона. Я использую бинарную кроссэнтропию и сигмовидную активацию. Я использую максимальное значение вероятности (выход CNN) для присвоения метки класса. Есть ли лучший подход, чем этот (я не правильно понимаю форму сегментированных зданий).
Я наткнулся на этот ответ для оптимального порога Как выбрать оптимальный порог для вероятностей класса ? какой подход лучше всего подходит для сегментации двух классов?
import numpy
pred = model.predict(test_X)
pred = numpy.argmax(pred, axis = 2)
