We take a pretrained network and use it to extract a bunch of features from a set of images. The network can be any kind of pretrained network. K-means clustering is then performed on these features, so each image belongs to a cluster, which becomes its label.
Nous prenons un réseau pré-entraîné et l’utilisons pour extraire un ensemble de caractéristiques d’un ensemble d’images. Le réseau peut être n’importe quel type de réseau pré-entraîné. Les KK-means sont alors effectués sur ces caractéristiques, de sorte que chaque image appartient à un cluster qui devient son label.