Запитання з тегом «image-processing»

Я читав папір FaceNet і в третьому пункті вступу написано: Попередні підходи до розпізнавання облич, засновані на глибоких мережах, використовують рівень класифікації, підготовлений за набором відомих ідентичностей обличчя, а потім приймають проміжний рівень вузького місця як уявлення, яке використовується для узагальнення розпізнавання поза набором ідентичностей, що використовуються в навчанні. Мені …

15 neural-networks  image-processing 

Вивчивши карту самоорганізації, можна обчислити U-матрицю . Існують деякі інструменти для візуалізації вручну та визначення кластерів, але мені цікаво, чи існує якийсь алгоритм, щоб цей процес здійснювався автоматичним способом (тобто, не маючи людину дивитись на рисунок, щоб ідентифікувати кластери). Чи можна це зробити? Я пишу свій код в Р. Я …

10 clustering  image-processing  self-organizing-maps 

Для деякого алгоритму відновлення обсягу, над яким я працюю, мені потрібно виявити довільну кількість кругових шаблонів у даних 3d-точок (що надходять від пристрою LIDAR). Шаблони можуть бути довільно орієнтовані в просторі, і вважати, що вони лежать (хоча і не ідеально) у тонких 2d площинах. Ось приклад з двома колами в …

10 clustering  image-processing 

Вибачає за нецільове використання технічних термінів. Я працюю над проектом семантичної сегментації за допомогою конволюційних нейронних мереж (CNN); намагаючись реалізувати архітектуру типу Encoder-Decoder, тому вихід має той же розмір, що і вхідний. Як ви проектуєте етикетки? Яку функцію втрат слід застосувати? Особливо в умовах важкої нерівноваги класу (але співвідношення між …

10 conv-neural-network  image-processing  segmentation 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Передумови : Ізраїль (і загалом Близький Схід) наповнений протестами. Мені цікаво, коли дають картинку, щоб оцінити, скільки людей на цій картині (часто це зображення великої натовпу). Яке моделювання може запропонувати певне рішення цієї проблеми? (і, звичайно, чи можна це зробити з будь-яким пакетом з відкритим кодом. Скажіть, R?)

8 r  image-processing  pattern-recognition