Запитання з тегом «image-processing»

Я працюю над невеликим проектом, в якому беруть участь особи користувачів твіттера через фотографії їхніх профілів. Проблема, з якою я стикався, полягає в тому, що після того, як я фільтрую всі, крім зображень, які є чіткими портретними фотографіями, невеликий, але значний відсоток користувачів twitter використовує зображення Джастіна Бібера як зображення …

110 machine-learning  clustering  image-processing 

Існує кілька варіантів, як нормалізувати зображення, але більшість, здається, використовують ці два методи: Віднімаємо середнє значення на канал, обчислене для всіх зображень (наприклад, VGG_ILSVRC_16_layers ) Віднімання за пікселем / каналом, розраховане на всі зображення (наприклад, CNN_S , також див . Довідкову мережу Caffe ) Природний підхід міг би придумати нормалізацію …

88 deep-learning  image-processing 

Незважаючи на те, що всі зображення в наборі даних MNIST розташовані в центрі, з подібним масштабом і зверненими вгору без обертань, вони мають значну варіацію рукописного тексту, яка здивує мене тим, як лінійна модель досягає такої високої точності класифікації. Наскільки я міг уявити, зважаючи на значну варіацію рукописного тексту, цифри …

68 logistic  image-processing 

Мене бентежить питання відбілювання ZCA та нормального відбілювання (що отримується шляхом ділення основних компонентів на квадратні корені власних значень PCA). Наскільки мені відомо, xZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf x_\mathrm{PCAwhite},деUU\mathbf U - власні вектори PCA. У чому полягає застосування відбілювання ZCA? Які відмінності між нормальним відбілюванням та відбілюванням ZCA?

60 pca  dimensionality-reduction  image-processing 

У класифікаційних роботах ImageNet коефіцієнт помилок топ-1 та топ-5 є важливими одиницями для вимірювання успішності деяких рішень, але які показники помилок? У класифікації ImageNet з глибокими згортковими нейронними мережами Крижевського та ін. кожне рішення, засноване на одній єдиній CNN (стор. 7), не має кращих 5 помилок, тоді як у тих, …

38 classification  neural-networks  error  measurement-error  image-processing 

Я написав комп’ютерну програму, яка може виявляти монети в статичному зображенні (.jpeg, .png тощо), використовуючи деякі стандартні методи комп’ютерного зору (розмиття Гаусса, поріг, Hough-трансформація тощо). Використовуючи співвідношення монет, зібраних із заданого зображення, я можу з впевненістю встановити, які монети є. Однак я хочу додати до рівня моїх впевненостей, а також …

33 image-processing 

З огляду на дві гістограми, як ми можемо оцінити, схожі вони чи ні? Чи достатньо просто переглянути дві гістограми? Просте зіставлення з одним на одне має проблему, що якщо гістограма трохи відрізняється і трохи зміщується, ми не отримаємо бажаного результату. Будь-які пропозиції?

33 histogram  image-processing 

Мені не зрозуміла причина того, що ми нормалізуємо зображення для CNN за допомогою (image - mean_image)? Спасибі!

29 deep-learning  conv-neural-network  image-processing 

Це запитання було перенесено із переповнення стека, оскільки на нього можна відповісти на перехресному підтвердженні. Мігрували 7 років тому . Я намагаюся дізнатися, як нейронна мережа працює на розпізнавання зображень. Я бачив кілька прикладів і став ще більше плутати. У прикладі розпізнавання літер зображення розміром 20x20 значення кожного пікселя стають …

25 machine-learning  neural-networks  image-processing 

Я знаю, що було досягнуто великого прогресу щодо розпізнавання зображень, класифікації зображень тощо з глибокими, згорнутими нейронними сітками. Але якщо я треную мережу на, скажімо, зображеннях PNG, чи буде вона працювати лише для таких закодованих зображень? Які інші властивості зображення впливають на це? (альфа-канал, переплетення, роздільна здатність тощо?)

23 neural-networks  deep-learning  image-processing 

Який найбільш інформаційний / фізико-теоретичний правильний спосіб обчислити ентропію зображення? Мене зараз не хвилює ефективність обчислень - я хочу, щоб це було теоретично максимально правильним. Почнемо із зображення сірого масштабу. Один із інтуїтивно зрозумілих підходів - розглядати зображення як мішок пікселів і обчислювати Н= - ∑кpкл о г2( ск)Н=-∑кpклог2(pк) H …

21 spatial  entropy  image-processing 

Я хочу порівняти два образи облич. Я підрахував їхні LBP-гістограми. Тому зараз мені потрібно порівняти ці дві гістограми і отримати щось, що дозволить сказати, наскільки ці гістограми рівні (0 - 100%). Існує багато способів вирішення цього завдання, але автори методу LBP підкреслюють (Опис обличчя з локальними бінарними візерунками: Застосування до …

18 chi-squared  histogram  image-processing 

Просто покрита нелінійна Гіпотеза Ендрю Нг з Neural Netowrks, і у нас було питання множинного вибору для визначення кількості функцій для зображення дозволу 100x100 з grescale інтенсивності. І відповідь була 50 мільйонів, х10 755510710710^7 Однак раніше для 50х50 пікселів зображення сірого масштабу. кількість функцій - 50x50 (2500) Чому це було …

18 feature-selection  image-processing 

Наразі я використовую навчання Вітербі для проблеми сегментації зображень. Мені хотілося знати, які переваги / недоліки полягає у використанні алгоритму Баума-Велча замість навчання Вітербі.

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

Я намагаюся навчитися використовувати Маркові випадкові поля для сегментації регіонів зображення. Я не розумію, які параметри в MRF чи чому максимізація очікування, яку я виконую, не вдається іноді сходитися до рішення. Починаючи з теореми Байєса, у мене , де - значення сірого масштабу пікселя, а - мітка класу. Я вирішив …

16 expectation-maximization  image-processing  classification