Perguntas com a marcação «computer-vision»

Eu quero aprender redes neurais. Sou lingüista computacional. Conheço abordagens estatísticas de aprendizado de máquina e posso codificar em Python. Pretendo começar com seus conceitos e conhecer um ou dois modelos populares que podem ser úteis do ponto de vista da Linguística Computacional. Naveguei na Web em busca de referências …

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

Não tenho experiência em visão computacional, mas quando leio alguns artigos e artigos relacionados a processamento de imagens e redes neurais convolucionais, enfrento constantemente o termo translation invariance, ou translation invariant. Ou eu li muito que a operação de convolução fornece translation invariance? !! O que isto significa? Eu mesmo …

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

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse 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", …

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 

Podemos fornecer imagens com tamanho variável como entrada para uma rede neural convolucional para detecção de objetos? Se possível, como podemos fazer isso? Mas se tentarmos cortar a imagem, perderemos uma parte da imagem e se tentarmos redimensionar, a clareza da imagem será perdida. Isso significa que usar a propriedade …

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

Eu estava lendo sobre otimização para um problema mal colocado na visão por computador e me deparei com a explicação abaixo sobre otimização na Wikipedia. O que eu não entendo é: por que eles chamam essa otimização de " minimização de energia " no Computer Vision? Um problema de otimização …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

A perda de dobradiça pode ser definida usando e a perda de log pode ser definida como log ( 1 + exp ( - y i w T x i ) )max ( 0 , 1 - yEuWTxEu)max(0 0,1-yEuWTxEu)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)log ( 1 + exp( - yEuWTxEu) ))registro(1+exp⁡(-yEuWTxEu))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) Tenho …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

Estou tentando resolver uma tarefa chamada detecção de pedestres e treino clasifer binário em duas categorias positivas - pessoas, negativos - antecedentes. Eu tenho um conjunto de dados: número de positivos = 3752 número de negativo = 3800 Eu uso train \ test split 80 \ 20% e RandomForestClassifier forma …

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

Tenho uma atribuição de mineração de dados em que faço um sistema de recuperação de imagens com base em conteúdo. Eu tenho 20 imagens de 5 animais. Assim, no total, 100 imagens. Meu sistema retorna as 10 imagens mais relevantes para uma imagem de entrada. Agora, preciso avaliar o desempenho …

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

Eu quero usar o aprendizado profundo para treinar uma detecção binária de face / sem face, que perda devo usar, acho que é SigmoidCrossEntropyLoss ou perda de dobradiça . Está certo, mas também gostaria de usar o softmax, mas com apenas duas classes?

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

Por uma questão de exemplo, vamos supor que estamos construindo um estimador de idade, com base na imagem de uma pessoa. Abaixo, temos duas pessoas de terno, mas a primeira é claramente mais nova que a segunda. (fonte: tinytux.com ) Existem muitos recursos que implicam isso, por exemplo, a estrutura …

11 neural-networks  computer-vision 

Atualmente, estou trabalhando em um software de reconhecimento de rosto que usa redes neurais de convolução para reconhecer rostos. Com base nas minhas leituras, concluí que uma rede neural convolucional compartilhou pesos, para economizar tempo durante o treinamento. Mas como adaptar a retropropagação para que possa ser usada em uma …

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

Estou treinando um autoencoder variacional condicional em um conjunto de dados de faces. Quando eu defino minha Perda de KLL igual ao meu termo de Perda de reconstrução, meu autoencoder parece incapaz de produzir amostras variadas. Eu sempre recebo os mesmos tipos de rosto aparecendo: Essas amostras são terríveis. No …

11 machine-learning  computer-vision  autoencoders 

Estou trabalhando em uma rede de convolução para reconhecimento de imagens e estava pensando se poderia inserir imagens de tamanhos diferentes (embora não muito diferentes). Neste projeto: https://github.com/harvardnlp/im2markup Eles dizem: and group images of similar sizes to facilitate batching Portanto, mesmo após o pré-processamento, as imagens ainda têm tamanhos diferentes, …

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

Na tarefa de visão computacional, como a classificação de objetos, com as Redes Neurais Convolucionais (CNN), a rede oferece um desempenho atraente. Mas não tenho certeza de como configurar os parâmetros em camadas convolucionais. Por exemplo, uma imagem em escala de cinza ( 480x480), a primeira camada convolucional pode usar …

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

No artigo Faster RCNN, ao falar sobre ancoragem, o que eles significam usando "pirâmides de caixas de referência" e como isso é feito? Isso significa apenas que em cada um dos pontos de ancoragem W * H * k é gerada uma caixa delimitadora? Onde W = largura, H = …

10 deep-learning  computer-vision