Запитання з тегом «image-recognition»

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 своєму класі я повинен створити додаток, використовуючи два класифікатори, щоб вирішити, чи є об’єкт на зображенні прикладом phylum porifera (seasponge) чи яким-небудь іншим об'єктом. Однак я повністю втрачений, коли мова йде про техніку вилучення особливостей у python. Мій радник переконав мене використовувати зображення, які не були висвітлені в класі. …

18 python  feature-extraction  image-recognition 

Я трохи граю з конвенцями. Зокрема, я використовую набір даних кангл-котів проти собак, який складається з 25000 зображень, позначених як кішка або собака (12500 у кожному). Мені вдалося досягти близько 85% точності класифікації на моєму тестовому наборі, проте я поставив мету досягти 90% точності. Моя головна проблема - це надмірне …

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

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 

Яка проблема скакання виміру в машинному навчанні (виникає в конволюційних нейронних мережах і розпізнаванні зображень)? Я про це поглянув, але все, що я отримую, - це інформація про фізику деформації форми матеріалу. Мені буде корисніше, якщо хтось пояснить це на прикладі, пов'язаному з машинним навчанням. Хтось може мені допомогти у …

10 machine-learning  image-recognition