Вопросы с тегом «computer-vision»

Я хочу изучать нейронные сети. Я вычислительный лингвист. Я знаю подходы статистического машинного обучения и умею кодировать на Python. Я хочу начать с его концепций и знаю одну или две популярные модели, которые могут быть полезны с точки зрения компьютерной лингвистики. Я просмотрел сеть для справки и нашел несколько книг …

43 neural-networks  deep-learning  references  natural-language  computer-vision 

У меня нет компьютерного зрения, но когда я читаю некоторые статьи и статьи, связанные с обработкой изображений и сверточными нейронными сетями, я постоянно сталкиваюсь с термином translation invarianceили translation invariant. Или я много читал, что обеспечивает операция свертки translation invariance? !! что это значит? Я сам всегда переводил это себе, …

38 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Можем ли мы предоставить изображения с переменным размером в качестве входных данных для сверточной нейронной сети для обнаружения объектов? Если возможно, как мы можем это сделать? Но если мы попытаемся обрезать изображение, мы потеряем некоторую часть изображения, и если мы попытаемся изменить его размер, то четкость изображения будет потеряна. Означает …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

Я читал об оптимизации для некорректной проблемы в компьютерном зрении и натолкнулся на объяснение ниже об оптимизации в Википедии. Я не понимаю, почему они называют эту оптимизацию « Минимизация энергии » в Computer Vision? Задача оптимизации может быть представлена ​​следующим образом: Дано: функция из некоторого множества A в вещественные числаf:A→Rf:A→Rf: …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

Потери шарнира можно определить с помощью а потерю журнала можно определить как log ( 1 + exp ( - y i w T x i ) )max ( 0 , 1 - уявесTИкся)Максимум(0,1-YявесTИкся)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)журнал ( 1 + опыт( - уявесTИкся) )журнал(1+ехр⁡(-YявесTИкся))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) У меня есть следующие вопросы: Есть ли …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

Я пытаюсь решить задачу, которая называется « Обнаружение пешеходов», и я тренирую двоичный класс по двум категориям: позитивные - люди, негативные - фон. У меня есть набор данных: количество позитивов = 3752 число отрицательных = 3800 Я использую train \ test split 80 \ 20% и форму scikit-learn RandomForestClassifier с …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

У меня есть задание по извлечению данных, где я создаю систему поиска изображений на основе контента. У меня 20 изображений 5 животных. Итак, всего 100 изображений. Моя система возвращает 10 наиболее релевантных изображений для входного изображения. Теперь мне нужно оценить производительность моей системы с помощью кривой Precision-Recall. Однако я не …

12 data-mining  matlab  precision-recall  curves  computer-vision 

Я хочу использовать глубокое обучение для обучения двоичному обнаружению лица / лица, какую потерю я должен использовать, я думаю, что это SigmoidCrossEntropyLoss или Hinge-loss . Это правильно, но мне также интересно, должен ли я использовать softmax, но только с двумя классами?

11 deep-learning  loss-functions  computer-vision  conv-neural-network 

Для примера, давайте предположим, что мы строим оценку возраста, основанную на изображении человека. Ниже у нас два человека в костюмах, но первый явно моложе второго. (источник: tinytux.com ) Есть множество особенностей, которые подразумевают это, например, структура лица. Однако наиболее характерной особенностью является соотношение размера головы к размеру тела : (источник: …

11 neural-networks  computer-vision 

В настоящее время я работаю над программным обеспечением для распознавания лиц, которое использует нейронные сети свертки для распознавания лиц. Основываясь на своих результатах, я понял, что сверточная нейронная сеть имеет общие веса, чтобы сэкономить время во время обучения. Но как адаптировать обратное распространение, чтобы его можно было использовать в сверточной …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

Я работаю в сети свертки для распознавания изображений, и мне было интересно, смогу ли я вводить изображения разных размеров (хотя и не сильно отличается). Об этом проекте: https://github.com/harvardnlp/im2markup Они говорят: and group images of similar sizes to facilitate batching Таким образом, даже после предварительной обработки изображения по-прежнему имеют разные размеры, …

10 neural-networks  conv-neural-network  computer-vision 

В задачах компьютерного зрения, таких как классификация объектов, с помощью сверточных нейронных сетей (CNN), сеть обеспечивает привлекательную производительность. Но я не уверен, как настроить параметры в сверточных слоях. Например, в градациях серого изображения ( 480x480) первый сверточный слой может использовать сверточный оператор, например 11x11x10, где число 10 означает количество сверточных …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision 

В статье Faster RCNN, когда речь идет об привязке, что они подразумевают под использованием «пирамид справочных блоков» и как это делается? Означает ли это, что в каждой из опорных точек W * H * k создается ограничивающий прямоугольник? Где W = ширина, H = высота и k = количество соотношений …

10 deep-learning  computer-vision 

У меня есть несбалансированный набор данных в задаче двоичной классификации, где количество положительных и отрицательных значений составляет 0,3% против 99,7%. Разрыв между позитивами и негативами огромен. Когда я тренирую CNN со структурой, используемой в задаче MNIST, результат тестирования показывает высокий уровень ложных отрицательных результатов. Кроме того, кривая ошибок обучения быстро …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision