Perguntas com a marcação «image-classification»

Eu gostaria de usar uma rede neural para classificação de imagens. Vou começar com o CaffeNet pré-treinado e treiná-lo para o meu aplicativo. Como devo preparar as imagens de entrada? Nesse caso, todas as imagens são do mesmo objeto, mas com variações (pense: controle de qualidade). Eles estão em escalas …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

No processamento de imagens médicas, a maioria dos trabalhos publicados tenta reduzir a taxa de falsos positivos (FPR), enquanto na realidade os falsos negativos são mais perigosos do que os falsos positivos. Qual é a lógica por trás disso?

20 image-classification  image-recognition 

O artigo Aprofundando as convoluções descreve o GoogleNet, que contém os módulos originais: A mudança para o início v2 foi que eles substituíram as convoluções 5x5 por duas convoluções 3x3 sucessivas e aplicaram o pool: Qual é a diferença entre o Inception v2 e o Inception v3?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Se eu olhar para uma das muitas fontes para as aulas da Imagenet na Internet, não consigo encontrar uma única classe relacionada aos seres humanos (e não, o harvestman não é alguém que colhe, mas é o que eu conhecia como um pai de pernas longas, uma espécie de aranha …

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

Quero treinar uma CNN para reconhecimento de imagem. As imagens para treinamento não têm tamanho fixo. Quero que o tamanho da entrada da CNN seja 50x100 (altura x largura), por exemplo. Quando redimensiono algumas imagens de tamanho pequeno (por exemplo, 32 x 32) para inserir o tamanho, o conteúdo da …

13 machine-learning  image-classification  preprocessing  image-recognition 

Atualmente, estou tentando entender a arquitetura de uma CNN. Entendo a convolução, a camada ReLU, a camada de pool e a camada totalmente conectada. No entanto, ainda estou confuso sobre os pesos. Em uma rede neural normal, cada neurônio tem seu próprio peso. Na camada totalmente conectada, cada neurônio também …

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  image-classification  cnn 

A maioria dos modelos avançados de aprendizado profundo, como VGG, ResNet etc., requer imagens quadradas como entrada, geralmente com um tamanho de pixel de 224x224224x224224x224 . Existe uma razão pela qual a entrada tenha que ter a mesma forma ou posso construir um modelo convnet com, digamos, 100x200100x200100x200 também (se …

12 deep-learning  image-classification  image-recognition 

Estou iniciando um projeto em que a tarefa é identificar os tipos de tênis nas imagens. Atualmente, estou lendo as implementações TensorFlow e Torch . Minha pergunta é: quantas imagens por classe são necessárias para alcançar um desempenho razoável de classificação?

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

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

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 

Alguém pode recomendar uma ferramenta para rotular rapidamente várias centenas de imagens como entrada para classificação? Eu tenho ~ 500 imagens microscópicas de células. Desejo atribuir categorias como 'íntegro', 'morto', 'inválido' manualmente para um conjunto de treinamento e salvá-las em um arquivo csv. basicamente o mesmo descrito nesta pergunta, exceto …

12 machine-learning  image-classification  training 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

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 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 4 anos . Estou trabalhando em um projeto e estou tendo dificuldades para …

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Tive uma discussão interessante com base em um projeto em que estávamos trabalhando: por que usar um sistema de inspeção visual da CNN sobre um algoritmo de correspondência de modelos? Antecedentes: eu tinha mostrado uma demonstração de um sistema simples de visão da CNN (webcam + laptop) que detectava se …

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Treinei uma rede convolucional para classificar as imagens de um componente mecânico como boas ou defeituosas. Embora a precisão do teste fosse alta, percebi que o modelo tinha um desempenho ruim em imagens com iluminação ligeiramente diferente. Os recursos que estou tentando detectar são sutis, e a iluminação parece fazer …

8 machine-learning  classification  deep-learning  image-classification 

A classificação da imagem é a tarefa de atribuir um dos rótulos conhecidos anteriormente a uma determinada imagem. Por exemplo, você sabe que receberá duas fotos e cada imagem contém exatamente uma de . O algoritmo deve dizer o que a foto mostra.nnn{cat,dog,car,stone}{cat,dog,car,stone}\{cat, dog, car, stone\} O conjunto de dados …

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