Per domande sulla classificazione delle immagini: un problema decisionale in cui un algoritmo deve decidere a quale classe ('gatto', 'sedia', 'albero') appartiene un'immagine di input.
Vorrei utilizzare una rete neurale per la classificazione delle immagini. Inizierò con CaffeNet pre-addestrato e lo addestrerò per la mia applicazione. Come devo preparare le immagini di input? In questo caso, tutte le immagini sono dello stesso oggetto ma con variazioni (pensate: controllo di qualità). Sono in scale / risoluzioni …
Nell'elaborazione delle immagini mediche la maggior parte delle opere pubblicate cerca di ridurre il tasso di falsi positivi (FPR) mentre in realtà i falsi negativi sono più pericolosi dei falsi positivi. Qual è la logica alla base?
L'articolo che approfondisce le convoluzioni descrive GoogleNet che contiene i moduli di inizio originali: La modifica a Inception v2 è stata che hanno sostituito le convoluzioni 5x5 con due successive convoluzioni 3x3 e applicato il pool: Qual è la differenza tra Inception v2 e Inception v3?
Se guardo una delle molte fonti per le lezioni di Imagenet su Internet non riesco a trovare una sola classe legata agli esseri umani (e no, Harvestman non è qualcuno che raccoglie, ma è quello che sapevo come un papà longlegs, una specie di ragno :-). Come è possibile? Vorrei …
Voglio formare una CNN per il riconoscimento delle immagini. Le immagini per l'allenamento non hanno dimensioni fisse. Voglio che le dimensioni di input per la CNN siano 50x100 (altezza x larghezza), per esempio. Quando ridimensiono alcune immagini di piccole dimensioni (ad esempio 32x32) per le dimensioni di input, il contenuto …
Attualmente sto cercando di capire l'architettura di una CNN. Comprendo la convoluzione, il livello ReLU, il livello di pooling e il livello completamente connesso. Tuttavia, sono ancora confuso riguardo ai pesi. In una normale rete neurale, ogni neurone ha il suo peso. Nello strato completamente connesso, ogni neurone avrebbe anche …
La maggior parte dei modelli avanzati di deep learning come VGG, ResNet, ecc. Richiedono immagini quadrate come input, di solito con dimensioni pixel di 224 x 224224x224224x224 . C'è un motivo per cui l'input deve avere la stessa forma, oppure posso costruire un modello di convnet con dire anche 100 …
Sto iniziando un progetto in cui il compito è identificare i tipi di sneaker dalle immagini. Attualmente sto leggendo le implementazioni di TensorFlow e Torch . La mia domanda è: quante immagini per classe sono necessarie per raggiungere una prestazione di classificazione ragionevole?
Esistono delle regole empiriche (o regole effettive) relative alla quantità minima, massima e "ragionevole" di celle LSTM che dovrei usare? In particolare mi riferisco a BasicLSTMCell di TensorFlow e num_unitsproprietà. Si prega di supporre che ho un problema di classificazione definito da: t - number of time steps n - …
Sto prototipando un'applicazione e ho bisogno di un modello linguistico per calcolare la perplessità su alcune frasi generate. Esiste un modello di linguaggio addestrato in Python che posso usare facilmente? Qualcosa di semplice come model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 4 anni fa . Sto lavorando a un progetto e ho difficoltà a decidere quale …
Ho avuto un'interessante discussione sulla base di un progetto a cui stavamo lavorando: perché usare un sistema di ispezione visiva della CNN su un algoritmo di corrispondenza dei modelli? Sfondo: avevo mostrato una demo di un semplice sistema di visione della CNN (webcam + laptop) che rilevava se un particolare …
Ho addestrato una rete convoluzionale per classificare le immagini di un componente meccanico come buone o difettose. Sebbene la precisione del test fosse elevata, mi sono reso conto che il modello ha funzionato male su immagini con illuminazione leggermente diversa. Le caratteristiche che sto cercando di rilevare sono sottili e …
La classificazione delle immagini è il compito di assegnare uno deinnnetichette precedentemente note per una determinata immagine. Ad esempio, sai che ti verranno fornite un paio di foto e ogni singola immagine ne ha esattamente una{cat,dog,car,stone}{cat,dog,car,stone}\{cat, dog, car, stone\}dentro. L'algoritmo dovrebbe dire cosa mostra la foto. Il set di dati …
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