Вопросы с тегом «image-classification»

Я хотел бы использовать нейронную сеть для классификации изображений. Я начну с предварительно обученного CaffeNet и обучу его для моего приложения. Как подготовить входные изображения? В этом случае все изображения имеют один и тот же объект, но с вариациями (подумайте: контроль качества). Они находятся в несколько разных масштабах / разрешениях …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

При обработке медицинских изображений большинство опубликованных работ пытаются снизить частоту ложных срабатываний (FPR), тогда как в действительности ложные отрицания более опасны, чем ложные срабатывания. Что за этим стоит?

20 image-classification  image-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 

Если я смотрю на одном из многочисленных источников для классов Imagenet по Интернету я не могу найти ни одного класса , связанного с людьми (и нет, сенокосец не тот , кто собирает, но это то , что я знал , как папа Longlegs, своего рода паук :-). Как это возможно? …

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

Я хочу обучить CNN распознаванию изображений. Изображения для обучения не имеют фиксированного размера. Я хочу, чтобы размер ввода для CNN был 50x100 (высота х ширина), например. Когда я изменяю размер изображения небольшого размера (например, 32x32) до входного размера, содержимое изображения слишком сильно растягивается по горизонтали, но для некоторых изображений среднего …

14 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

224x224224x224224x224 100x200100x200100x200 512x512512x512512x512

12 deep-learning  image-classification  image-recognition 

Я начинаю проект, где задача состоит в том, чтобы идентифицировать типы кроссовок по изображениям. В настоящее время я читаю в реализации TensorFlow и Torch . Мой вопрос: сколько изображений на класс требуется для достижения разумной эффективности классификации?

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

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

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 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 

У меня возникла интересная дискуссия, основанная на проекте, над которым мы работали: зачем использовать систему визуального осмотра CNN поверх алгоритма сопоставления шаблонов? Справочная информация: я продемонстрировал демонстрацию простой системы видеонаблюдения CNN (веб-камера + ноутбук), которая обнаружила, был ли объект определенного типа «сломан» / неисправен или нет - в данном случае …

9 machine-learning  convnet  image-classification