Bei Fragen zur Bildklassifizierung: Ein Entscheidungsproblem, bei dem ein Algorithmus entscheiden muss, zu welcher Klasse ('Katze', 'Stuhl', 'Baum') ein Eingabebild gehört.
Ich habe eine XMatrix, eine yVariable und eine andere Variable ORTHO_VAR. Ich muss die yVariable vorhersagen , wobei Xdie Vorhersagen aus diesem Modell orthogonal sein müssen, ORTHO_VARwährend sie so korreliert ywie möglich sind. Ich würde es vorziehen, wenn die Vorhersagen mit einer nicht parametrischen Methode wie erzeugt werden, xgboost.XGBRegressoraber ich …
Ich trainiere ein CNN für ein 3-Klassen-Bildklassifizierungsproblem. Mein Trainingsverlust nahm reibungslos ab, was das erwartete Verhalten ist. Mein Validierungsverlust zeigt jedoch große Schwankungen. Ist dies etwas, worüber ich mir Sorgen machen sollte, oder sollte ich einfach das Modell auswählen, das bei meinem Leistungsmaß (Genauigkeit) am besten abschneidet? Zusätzliche Informationen: Ich …
BITTE BEACHTEN SIE: Ich versuche nicht, das folgende Beispiel zu verbessern. Ich weiß, dass Sie eine Genauigkeit von über 99% erreichen können. Der gesamte Code ist in Frage. Wenn ich diesen einfachen Code ausprobiert habe, erhalte ich eine Genauigkeit von 95%. Wenn ich einfach die Aktivierungsfunktion von Sigmoid auf Relu …
Ich versuche, ein neuronales Netzwerk darin zu schulen, wie man Pappkartons zusammen mit mehreren Klassen von Personen (Personen) erkennt. Obwohl es einfach ist, Personen zu erkennen und korrekt zu klassifizieren, ist es unglaublich schwierig, Pappkartons zu erkennen. Die Boxen sehen folgendermaßen aus: Mein Verdacht ist, dass die Box eines Objekts …
Ich habe eine große Bildersammlung und möchte die Bilder in dieser Sammlung identifizieren, die andere Bilder aus der Sammlung zu kopieren scheinen. Um Ihnen einen Eindruck von den Arten von Bildpaaren zu geben, die ich als Übereinstimmungen klassifizieren möchte, betrachten Sie bitte diese Beispiele: Ich habe ungefähr 0,25 Millionen Paare …
Was ich versuche zu tun: Ich versuche, einige Bilder mithilfe lokaler und globaler Funktionen zu klassifizieren. Was ich bisher gemacht habe: Ich habe für jedes Bild Siebdeskriptoren extrahiert und verwende diese als Eingabe für k-means, um mein Vokabular aus allen Merkmalen jedes Bildes zu erstellen. Von hier aus erstelle ich …
Keras bietet eine Möglichkeit, die Funktionen eines vorab trainierten Modells zu extrahieren, die hier beschrieben werden. Https://keras.io/applications/ from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input import numpy as np model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = …
Ich würde gerne sehen, ob ich einige der Bildnetzergebnisse reproduzieren kann. Ich konnte jedoch die Daten (die Liste der URLs), die für das Training / Testen in den ILSVRC 2012 (oder höher) Klassifizierungsherausforderungen verwendet wurden, nicht finden. Ich habe nur http://www.image-net.org/download-imageurls gefunden . Wo werden die Daten für die Klassifizierungsherausforderung …
Ich habe eine große Anzahl von Bildern, die ich zum Trainieren eines Clustering-Algorithmus klassifizieren muss, und ich möchte dies offline tun (die Daten sind proprietär). Grundsätzlich möchte ich ein Desktop-Umfragetool erstellen, mit dem ich jedes Bild schnell in eine oder zwei Kategorien einteilen kann. Im Idealfall würde das Tool: Suchen …
Gibt es einen Standardansatz zur Erkennung der kovariaten Verschiebung zwischen Trainings- und Testdaten? Dies wäre nützlich, um die Annahme zu bestätigen, dass in meiner Datenbank, die einige hundert Bilder enthält, eine kovariate Verschiebung vorliegt.
Eine Grundannahme beim maschinellen Lernen ist, dass Trainings- und Testdaten aus derselben Population stammen und somit derselben Verteilung folgen. In der Praxis ist dies jedoch höchst unwahrscheinlich. Covariate Shift behebt dieses Problem. Kann jemand die folgenden Zweifel daran klären? Wie prüft man, ob zwei Verteilungen statistisch unterschiedlich sind? Kann die …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.