Als «image-processing» getaggte Fragen

Eine Form der Signalverarbeitung, bei der der Eingang ein Bild ist. Normalerweise wird das digitale Bild als zweidimensionales Signal (oder mehrdimensional) behandelt. Diese Verarbeitung kann eine Bildwiederherstellung und -verbesserung (insbesondere Mustererkennung und -projektion) umfassen.

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Was bedeutet eine Engpassschicht in neuronalen Netzen?
Ich habe das FaceNet- Papier gelesen und im dritten Absatz der Einleitung heißt es: Frühere Gesichtserkennungsansätze, die auf tiefen Netzwerken basieren, verwenden eine Klassifizierungsschicht, die über einen Satz bekannter Gesichtsidentitäten trainiert wurde, und verwenden dann eine Zwischenengpassschicht als Darstellung, um die Erkennung über den im Training verwendeten Satz von Identitäten …
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Erkennen Sie kreisförmige Muster in Punktwolkendaten
Für einige Volumenrekonstruktionsalgorithmen, an denen ich arbeite, muss ich eine beliebige Anzahl von kreisförmigen Mustern in 3D-Punktdaten (die von einem LIDAR-Gerät stammen) erkennen. Die Muster können beliebig im Raum ausgerichtet sein und in dünnen 2D-Ebenen liegen (wenn auch nicht perfekt). Hier ist ein Beispiel mit zwei Kreisen in derselben Ebene …
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
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Verlustfunktion für die semantische Segmentierung
Entschuldigt sich für den Missbrauch von Fachbegriffen. Ich arbeite an einem Projekt zur semantischen Segmentierung über Faltungs-Neuronale Netze (CNNs). Beim Versuch, eine Architektur vom Typ Encoder-Decoder zu implementieren, hat die Ausgabe dieselbe Größe wie die Eingabe. Wie gestalten Sie die Etiketten? Welche Verlustfunktion sollte man anwenden? Besonders in der Situation …
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Vorteile von SVM als Werkzeug zur Ziffernerkennung
Ich bin ziemlich neu in der Ziffernerkennung und habe festgestellt, dass viele Tutorials die SVM-Klassifizierung verwenden, zum Beispiel: http://hanzratech.in/2015/02/24/handwritten-digit-recognition-using-opencv-sklearn-and-python.html http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_digits_classification.html Ich würde gerne wissen, ob es für dieses Tool (domänenspezifische) Vorteile gibt, verglichen mit z Deep Learning neuronale Netze Klassifizierung nach k-Mitteln Vielen Dank für jeden Kommentar. Klarstellung, warum SVM …
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?
Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly spendist die Antwortvariable. Der Trainingsdatensatz enthält jedoch ungefähr 3 Millionen Zeilen, …
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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …
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Zweck der L2-Normalisierung für das Triplett-Netzwerk
Triplett-basiertes Fernstudium zur Gesichtserkennung scheint sehr effektiv zu sein. Ich bin neugierig auf einen bestimmten Aspekt des Papiers. Um eine Einbettung für ein Gesicht zu finden, normalisieren die Autoren die verborgenen Einheiten mithilfe der L2-Normalisierung, wodurch die Darstellung auf einer Hypersphäre eingeschränkt wird. Warum ist das hilfreich oder notwendig?
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Wie gruppiert ein U-Net Pixel in einen einzelnen räumlichen Bereich?
Das als " U-Net " bekannte neuronale Netzwerk (Ronneberger, Fischer und Brox 2015) war eine herausragende Technik in Kaggles jüngstem Ultraschall- Nervensegmentierungswettbewerb , bei dem Algorithmen, die Pixelmasken mit einem hohen Grad an Überlappung mit erzeugten, hohe Punktzahlen verliehen wurden die handgezeichneten Regionen. (Foto von Christopher Hefele ) Wenn man …
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Verwenden von PCA für einen Bilddatensatz vor der Klassifizierung mit einem neuronalen Netzwerk
Ich habe eine Bilddatenmatrix X∈RN x pX∈ℜN x pX \in \Re^{N \ \text{x}\ p} wo N=50000N=50000N=50000 ist die Anzahl der Bildbeispiele und p=3072p=3072p=3072 ist die Anzahl der Bildpixel: p=3072=32×32×3p=3072=32×32×3p = 3072 = 32 \times 32 \times 3, weil jedes Bild ein 3-Kanal ist 32×3232×3232 \times 32Bild. Darüber hinaus gehört jedes …
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Was ist der Mittelwert Null und die Einheitsvarianz in Bezug auf Bilddaten?
Ich bin neu im tiefen Lernen. Ich versuche einige Konzepte zu verstehen. Ich weiß, dass "Mittelwert" ein Durchschnittswert ist und "Varianz" eine Abweichung vom Mittelwert ist. Ich habe einige Forschungsarbeiten gelesen, alle sagen, dass wir unsere Daten zuerst vorverarbeiten. Aber wie hängen diese Konzepte mit der Bildvorverarbeitung zusammen? Warum werden …
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