Вопросы с тегом «computer-vision»

Как рассчитать mAP (среднее значение точности) для задачи обнаружения для таблиц лидеров Vascal Pascal? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Там сказано - на странице 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Средняя точность (AP). Для задачи VOC2007 интерполированная средняя точность (Salton and Mcgill 1986) использовалась для оценки как классификации, так и обнаружения. Для заданной задачи и класса кривая …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

В статье « Пройдя глубже с извилинами» описывается GoogleNet, в которой содержатся оригинальные начальные модули: Переход к началу v2 заключался в том, что они заменили свертки 5x5 на две последовательные свертки 3x3 и применили объединение: В чем разница между Inception v2 и Inception v3?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Для обнаружения общий способ определить, было ли одно предложение объекта правильным, является Пересечением по Объединению (IoU, IU). Он берет набор предложенных пикселей объекта и набор истинных пикселей B объекта и вычисляет:AAAВВB IoU(A,B)=A∩BA∪BIoU(A,B)=A∩BA∪BIoU(A, B) = \frac{A \cap B}{A \cup B} Обычно IoU> 0.5 означает, что это был удар, иначе это был …

17 computer-vision 

Если мы посмотрим на 90-99% статей, опубликованных с использованием CNN (ConvNet). Подавляющее большинство из них использует размер фильтра нечетных чисел : {1, 3, 5, 7} для наиболее часто используемых. Эта ситуация может привести к некоторой проблеме: при таких размерах фильтров операция свертки обычно не идеальна с заполнением 2 (обычное заполнение), …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert …

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 

Эти две операции свертки очень распространены в глубоком обучении прямо сейчас. Я читал о расширенном сверточном слое в этой статье: WAVENET: ОБЩАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ СЫРЬЕГО АУДИО и Деконволюция в этой статье: полностью сверточные сети для семантической сегментации Оба, кажется, улучшают изображение, но в чем разница?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Я пытаюсь реализовать алгоритм, где дано изображение с несколькими объектами на плоской таблице, желательным является вывод масок сегментации для каждого объекта. В отличие от CNN, целью здесь является обнаружение объектов в незнакомой среде. Каковы лучшие подходы к этой проблеме? Кроме того, есть ли примеры реализации, доступные онлайн? Изменить: Извините, вопрос, …

10 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

Я хотел бы проверить файлы JPG, если они были изменены для изменения содержимого. Что я считаю НЕ фотоделал: Обрезка вращающийся (Масштабирование) Разрешение изображения Смартфоны могут автоматически изменять Что я считаю фотошопом: Добавление нового изображения поверх частей старого изображения Изменение текста части изображения Как это можно автоматически проверить? (И еще: есть …

10 computer-vision 

В этой высоко цитируемой статье авторы приводят следующую дискуссию о количестве весовых параметров. Мне не очень понятно, почему у него параметров. Я думаю, что это должно быть 49 C, поскольку каждый из входных каналов C использует один и тот же фильтр, который имеет 49 параметров.49 С249C249C^249 С49C49CСCC494949

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

Существуют ли опубликованные статьи, в которых показаны различия в методах регуляризации для нейронных сетей, предпочтительно в разных областях (или, по крайней мере, в разных наборах данных)? Я спрашиваю, потому что у меня сейчас есть ощущение, что большинство людей, похоже, используют только отсев для регуляризации в компьютерном зрении. Я хотел бы …

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout