Statistiken und Big Data image-processing

8

Erkennen eines bestimmten Gesichts in einer Datenbank mit Gesichtsbildern

Ich arbeite an einem kleinen Projekt, das die Gesichter von Twitter-Nutzern über ihre Profilbilder einbezieht. Ein Problem, auf das ich gestoßen bin, ist, dass ein kleiner, aber bedeutender Prozentsatz der Twitter-Benutzer ein Bild von Justin Bieber als Profilbild verwendet, nachdem ich alle Bilder mit Ausnahme von klaren Porträtfotos herausgefiltert habe. …

110 machine-learning clustering image-processing

4

Warum sollten Sie Bilder normalisieren, indem Sie den Bildmittelwert des Datensatzes anstelle des aktuellen Bildmittelwerts beim Deep Learning subtrahieren?

Es gibt einige Variationen beim Normalisieren der Bilder, aber die meisten scheinen diese beiden Methoden zu verwenden: Subtrahiere den über alle Bilder berechneten Mittelwert pro Kanal (zB VGG_ILSVRC_16_layers ) Über alle Bilder berechnete Subtraktion nach Pixel / Kanal (z. B. CNN_S , siehe auch Caffes Referenznetzwerk ) Die natürliche Herangehensweise …

88 deep-learning image-processing

1

Wie erreicht ein einfaches logistisches Regressionsmodell eine Klassifizierungsgenauigkeit von 92% für MNIST?

Obwohl alle Bilder im MNIST-Datensatz in einem ähnlichen Maßstab zentriert und ohne Rotation sichtbar sind, weisen sie eine signifikante Variation der Handschrift auf, die mich verblüfft, wie ein lineares Modell eine so hohe Klassifizierungsgenauigkeit erzielt. Soweit ich in der Lage bin, angesichts der signifikanten Variation der Handschrift zu visualisieren, sollten …

64 logistic image-processing

2

Was ist der Unterschied zwischen ZCA-Whitening und PCA-Whitening?

Ich bin verwirrt über das ZCA-Weißmachen und das normale Weißmachen (das durch Teilen der Hauptkomponenten durch die Quadratwurzeln der PCA-Eigenwerte erhalten wird). Soweit ich weiss, wo U PCA Eigenvektoren sind.xZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf x_\mathrm{PCAwhite},UU\mathbf U Was sind die Verwendungen von ZCA-Bleaching? Was sind die Unterschiede zwischen normalem Bleaching …

59 pca dimensionality-reduction image-processing

2

ImageNet: Was ist die Top-1- und Top-5-Fehlerrate?

In ImageNet-Klassifizierungspapieren sind die Fehlerquoten Top 1 und Top 5 wichtige Maßeinheiten für den Erfolg einiger Lösungen. Doch wie hoch sind diese Fehlerquoten? In der ImageNet-Klassifikation mit Deep Convolutional Neural Networks von Krizhevsky et al. Jede Lösung, die auf einer einzelnen CNN basiert (Seite 7), hat keine Top-5-Fehlerraten, während die …

38 classification neural-networks error measurement-error image-processing

3

Wie lässt sich die Farbe eines Objekts am genauesten bestimmen?

Ich habe ein Computerprogramm geschrieben, mit dem Münzen in einem statischen Bild (.jpeg, .png usw.) mithilfe einiger Standardtechniken für die Bildverarbeitung (Gaußscher Weichzeichner, Schwellenwert, Hough-Transformation usw.) erkannt werden können. Anhand der Verhältnisse der von einem bestimmten Bild aufgenommenen Münzen kann ich mit großer Sicherheit feststellen, welche Münzen welche sind. Ich …

33 image-processing

6

Wie beurteilen Sie die Ähnlichkeit zweier Histogramme?

Wie beurteilen wir anhand von zwei Histogrammen, ob sie ähnlich sind oder nicht? Reicht es aus, nur die beiden Histogramme zu betrachten? Bei der einfachen Eins-zu-Eins-Zuordnung tritt das Problem auf, dass ein Histogramm, das sich geringfügig unterscheidet und geringfügig verschoben ist, nicht das gewünschte Ergebnis liefert. Irgendwelche Vorschläge?

33 histogram image-processing

1

Warum müssen wir die Bilder normalisieren, bevor wir sie in CNN einfügen?

Mir ist nicht klar, warum wir das Bild für CNN durch (image - mean_image) normalisieren? Vielen Dank!

29 deep-learning conv-neural-network image-processing

6

Wie erkennt das neuronale Netzwerk Bilder?

Ich versuche zu lernen, wie das Neuronale Netz bei der Bilderkennung funktioniert. Ich habe einige Beispiele gesehen und bin noch verwirrter geworden. Im Beispiel der Buchstabenerkennung eines 20x20-Bildes werden die Werte jedes Pixels zur Eingabeebene. Also 400 Neuronen. Dann eine versteckte Schicht von Neuronen und 26 Ausgangsneuronen. Dann trainiere das …

25 machine-learning neural-networks image-processing

3

Hat das Bildformat (png, jpg, gif) Einfluss darauf, wie ein neuronales Netz für die Bilderkennung trainiert wird?

Mir ist bewusst, dass es viele Fortschritte in Bezug auf Bilderkennung, Bildklassifizierung usw. bei tiefen, faltungsbedingten neuronalen Netzen gegeben hat. Aber wenn ich ein Netz beispielsweise mit PNG-Bildern trainiere, funktioniert dies nur für Bilder, die so codiert sind? Welche anderen Bildeigenschaften beeinflussen dies? (Alphakanal, Interlacing, Auflösung usw.?)

22 neural-networks deep-learning image-processing

4

Entropie eines Bildes

Was ist die informations- / physikalisch-theoretisch korrekteste Methode, um die Entropie eines Bildes zu berechnen? Die Recheneffizienz ist mir momentan egal - ich möchte, dass sie theoretisch so korrekt wie möglich ist. Beginnen wir mit einem Graustufenbild. Eine intuitive Vorgehensweise ist das Bild als eine Tasche von Pixeln zu prüfen …

21 spatial entropy image-processing

4

Vergleich zweier Histogramme anhand des Chi-Quadrat-Abstands

Ich möchte zwei Bilder von Gesichtern vergleichen. Ich habe ihre LBP-Histogramme berechnet. Jetzt muss ich diese beiden Histogramme vergleichen und etwas herausfinden, das angibt, wie sehr diese Histogramme gleich sind (0 - 100%). Es gibt viele Möglichkeiten, diese Aufgabe zu lösen, aber die Autoren der LBP-Methode betonen (Gesichtsbeschreibung mit lokalen …

18 chi-squared histogram image-processing

4

Wie berechnet man die Anzahl der Features basierend auf der Bildauflösung?

Wir haben gerade Andrew Ngs nichtlineare Hypothese neuronaler Netze behandelt und hatten eine Multiple-Choice-Frage zur Bestimmung der Anzahl von Merkmalen für ein Bild mit einer Auflösung von 100 x 100 der Intensität von Greskalen . Und die Antwort war 50 Millionen, x10 755510710710^7 Früher jedoch für ein 50 x 50 …

18 feature-selection image-processing

2

Was sind die Unterschiede zwischen dem Baum-Welch-Algorithmus und dem Viterbi-Training?

Ich benutze derzeit Viterbi-Training für ein Bildsegmentierungsproblem. Ich wollte wissen, welche Vor- und Nachteile die Verwendung des Baum-Welch-Algorithmus anstelle des Viterbi-Trainings hat.

18 machine-learning hidden-markov-model image-processing viterbi-algorithm baum-welch

1

Ein grundlegendes Markov-Zufallsfeld zum Klassifizieren von Pixeln in einem Bild trainieren

Ich versuche zu lernen, wie man zufällige Markov-Felder verwendet, um Regionen in einem Bild zu segmentieren. Ich verstehe einige der Parameter in der MRF nicht oder weiß nicht, warum die von mir durchgeführte Erwartungsmaximierung manchmal nicht zu einer Lösung konvergiert. Ausgehend von Bayes 'Theorem habe ich , wobei der Grauwert …

16 expectation-maximization image-processing classification

Als «image-processing» getaggte Fragen