Запитання з тегом «image-classification»

Я хотів би використовувати нейронну мережу для класифікації зображень. Почну з попередньо підготовленого CaffeNet і навчу його для мого застосування. Як слід підготувати вхідні зображення? У цьому випадку всі зображення однакового об’єкта, але з варіаціями (подумайте: контроль якості). Вони знаходяться в дещо різних масштабах / дозволах / відстанях / умовах …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

У медичній обробці зображень більшість опублікованих праць намагаються знизити показник помилкової позитивної реакції (FPR), тоді як насправді хибні негативи небезпечніші, ніж помилкові позитиви. Що обґрунтовує це?

20 image-classification  image-recognition 

У статті, що заглиблюється глибше, згортається опис GoogleNet, який містить оригінальні модулі створення: Зміна початкової версії v2 полягала в тому, що вони замінили згортки 5x5 двома послідовними згортками 3x3 та застосували об'єднання: Чим відрізняється Inception v2 від Inception v3?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Якщо я перегляну одне з багатьох джерел для класів Imagenet в Інтернеті, я не можу знайти жодного класу, пов’язаного з людьми (і ні, жнивець - це не той, хто збирає урожай, але це те, що я знав, як тато довгі ноги, такий собі павук :-). Як це можливо? Я б, …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification 

Я хочу навчити CNN для розпізнавання зображень. Зображення для тренувань не мають фіксованого розміру. Наприклад, я хочу, щоб розмір вводу для CNN становив 50x100 (висота x ширина), наприклад. Коли я змінюю розмір невеликих розмірів зображень (наприклад, 32x32) до розміру введення, вміст зображення занадто сильно розтягується по горизонталі, але для деяких …

14 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

Більшість передових моделей глибокого навчання, таких як VGG, ResNet тощо, потребують квадратних зображень як вхідних даних, як правило, розміром пікселя 224x224224x224224x224 . Чи є причина, чому вхід повинен мати однакову форму, або я можу створити конвеєрну модель з скажімо 100x200100x200100x200 (якщо я хочу зробити фасиміальне розпізнавання, наприклад, і у мене …

12 deep-learning  image-classification  image-recognition 

Я починаю проект, де завданням є визначення типів кросівок із зображень. На даний момент я читаю про реалізацію TensorFlow та Torch . Моє запитання: скільки зображень для кожного класу потрібно для досягнення розумної ефективності класифікації?

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

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я прототипую додаток, і мені потрібна мовна модель, щоб обчислити здивування в деяких створених пропозиціях. Чи є якась навчена мовна модель в python, яку я можу легко використовувати? Щось на кшталт простого model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

У мене була цікава дискусія на основі проекту, над яким ми працювали: навіщо використовувати систему візуального огляду CNN над алгоритмом відповідності шаблонів? Передумови: я показав демонстрацію простої системи бачення CNN (веб-камера + ноутбук), яка виявила, чи певний тип об'єкта був "зламаний" / несправний чи ні - в цьому випадку плати …

9 machine-learning  convnet  image-classification