Scienza dei dati image-recognition

7

Perché la maggior parte dei lavori pubblicati nell'imaging medico cerca di ridurre i falsi positivi?

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?

20 image-classification image-recognition

3

Estrazione delle caratteristiche delle immagini in Python

Nella mia classe devo creare un'applicazione usando due classificatori per decidere se un oggetto in un'immagine è un esempio di phylum porifera (spugna di mare) o qualche altro oggetto. Tuttavia, mi sono completamente perso quando si tratta di tecniche di estrazione in Python. Il mio consulente mi ha convinto a …

18 python feature-extraction image-recognition

5

Overfitting della rete neurale convoluzionale. Abbandono non aiuta

Sto giocando un po 'con le convnet. In particolare, sto usando il set di dati Kaggle Gatti contro cani che consiste in 25000 immagini etichettate come gatto o cane (12500 ciascuna). Sono riuscito a raggiungere un'accuratezza della classificazione dell'85% circa sul mio set di test, tuttavia ho fissato un obiettivo …

16 neural-network deep-learning convnet image-recognition dropout

3

Ridimensionamento e riempimento delle immagini per la CNN

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 …

14 machine-learning image-classification preprocessing image-recognition

1

Motivo per le immagini quadrate nell'apprendimento profondo

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 …

12 deep-learning image-classification image-recognition

2

Quante immagini per classe sono sufficienti per addestrare una CNN

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?

12 machine-learning neural-network image-classification convnet image-recognition

5

Dimension-hopping nell'apprendimento automatico

Qual è il problema del salto di dimensione nell'apprendimento automatico (che si verifica nelle reti neurali convoluzionali e nel riconoscimento delle immagini)? Ne ho cercato su Google, ma tutto ciò che ottengo sono informazioni sulla fisica della deformazione della forma materiale. Mi sarà più utile se qualcuno lo spiega con …

10 machine-learning image-recognition

3

Relazione tra convoluzione in matematica e CNN

Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?

10 machine-learning neural-network deep-learning cnn convolution machine-learning ensemble-modeling machine-learning classification data-mining clustering machine-learning feature-selection convnet pandas graphs ipython machine-learning apache-spark multiclass-classification naive-bayes-classifier multilabel-classification machine-learning data-mining dataset data-cleaning data machine-learning data-mining statistics correlation machine-learning data-mining dataset data-cleaning data beginner career python r visualization machine-learning data-mining nlp stanford-nlp dataset linear-regression time-series correlation anomaly-detection ensemble-modeling data-mining machine-learning python data-mining recommender-system machine-learning cross-validation model-selection scoring prediction sequential-pattern-mining categorical-data python tensorflow image-recognition statistics machine-learning data-mining predictive-modeling data-cleaning preprocessing classification deep-learning tensorflow machine-learning algorithms data keras categorical-data reference-request loss-function classification logistic-regression apache-spark prediction naive-bayes-classifier beginner nlp word2vec vector-space-models scikit-learn decision-trees data programming

2

Modi per ricostruire pixel mescolati di un file video?

Supponiamo di avere un file video in cui l'ordine dei pixel è stato mischiato una volta. Cioè, un ordine casuale è stato definito una volta e applicato a tutti i frame. Esiste un approccio noto per il recupero dell'ordine iniziale dei pixel? Ho alcune idee sul recupero della topologia iniziale …

8 statistics convnet image-recognition convolution tsne

Domande taggate «image-recognition»